序号

名称

研发内容

备注

1

基于机器视觉与相机阵列的索塔实时变形智能感知技术

研究基于机器视觉与相机阵列的索塔实时变形智能感知技术，通过高分辨率图像识别与标靶定位，实现超高索塔在复杂外界激励下动态位移的自动化监测与数据融合分析。构建基于工业相机、分布式光纤和风速传感器的多源数据融合监测网络，开发亚像素级图像解析算法，实现索塔动态变形的实时捕捉与预测。研究基于深度学习的索塔动态响应预测模型，开发实时预警算法，提升结构安全预警的准确性与时效性，为组合索塔全过程性能调控提供技术保障。

监测精度： 基于机器视觉的实时变形监测系统，其绝对测量精度≤±2毫米，或相对精度达到1/100000；多源融合监测系统的动态变形监测分辨率≤0.1毫米。

系统延迟： 从数据采集到安全预警输出的端到端延迟≤10秒。

图像解析精度： 亚像素级图像解析算法，靶标中心坐标定位精度达亚像素级。

2

桥梁大型锚碇基础智能识别系统

研发桥梁大型锚碇基础智能建造系统，集成地质数据与实时施工参数，构建成槽过程动态优化模型，实现成槽参数智能推荐、槽孔三维形态实时检测与侵限区域自动识别。通过远程数据传输技术，将成槽设备运行数据、测量仪测孔数据、钢筋笼姿态、混凝土浇筑参数及分布式光纤温度监测数据实时上传至云端平台，集成多源传感数据，实现对隔仓开挖过程的全方位实时监测、数据分析与风险预警。

成槽垂直度控制精度：≤1/800。

槽孔三维形态检测精度：10mm。

数据远程传输延迟：≤ 5秒。

泥面标高测量精度：≤20mm。

系统响应时间：≤3秒。

3

缆索承重桥梁超高索塔智能建造系统

研究基于BIM、物联网与云计算的智能建造技术，开发数字孪生驱动的施工管理平台，实现全流程数字化管控。集成BIM、物联网与云计算技术，构建索塔施工全生命周期数字化管理平台，实现索塔施工从构件加工、运输、装配到混凝土浇筑、养护的全流程数据贯通与智能管控。开发施工进度与资源调度的动态优化模型，结合数字孪生技术实现施工方案的虚拟验证与实时调整。开发施工进度与资源调度的动态优化模型，结合数字孪生技术实现施工方案的虚拟验证与实时调整，显著提升工程管理效率与资源利用率。通过数字孪生平台，实时驱动施工机械与人员操作，确保施工指令的本地化快速响应，提升施工效率与质量稳定性。

资源优化：数字建造管理平台使施工资源利用率提升20%以上。

进度控制：平台对整体施工进度的工期偏差控制 ≤5%。

数据集成：实现BIM模型、物联网数据与业务系统的无缝集成，数据融合度≥95%。

系统响应：数字孪生平台工期偏差控制≤5%。

4

融合BIM模型与实时感知数据的桥梁施工进度智能识别与分析技术

研究融合BIM模型与实时感知数据的施工进度智能识别与分析技术。研究施工场景语义信息与BIM构件对象的规则映射方法，实现构件空间位置的精准匹配与虚实融合进度推理。构建从现场多维数据到工序级进度信息的自动化分析流程，实现桥梁墩塔与上部结构施工进度的实时、精准与智能化识别。通过动态可视化看板，为项目管理者提供直观的进度状态与偏差预警，提升施工管理效率。

进度识别准确率：系统对工序级施工进度的自动识别准确率≥90%。

识别响应时间：从数据输入到输出进度识别结果，系统平均响应时间≤3分钟。

BIM模型匹配精度：感知数据与BIM模型构件空间位置匹配误差≤0.3米。

进度偏差预警：对关键路径工序的进度偏差预警提前期不低于2天。

5

索股架设全过程状态智能感知与安全预警技术

研究索股架设全过程状态智能感知与安全预警技术，集成张力监测、位置跟踪、视频监控等多源传感器。研究索股形态实时重构与异常状态识别算法，建立基于历史数据与实时工况的安全风险评价模型。实现索股架设过程中张力突变、跑偏、扭绞等异常工况的自动识别与预警，并通过人机交互界面为操作人员提供决策支持，保障架设作业安全。

系统可用性：智能牵引系统在工程示范期间的平均无故障运行时间≥200小时。

预警准确率：系统对主要异常工况的预警准确率≥95%。

状态刷新频率：索股关键状态参数的刷新频率不低于1Hz。

6

基于图像视觉的桥梁缆索索力快速检测技术

研究基于图像视觉的桥梁索力快速检测技术，开发集视频采集、振动分析与索力解算于一体的智能化测量系统。突破复杂环境下标靶自动识别与跟踪、强抖动视频序列的亚像素位移提取、基于频域分析的索力精准反演等关键技术，研发移动端数据采集与云端协同处理平台，实现斜拉索索力的便捷、高效与非接触式测量，为桥梁施工与运维提供创新技术手段。

索力测量精度：系统索力测量值与真实值的相对误差≤±5%。

位移识别精度：视频图像中拉索振动位移的提取精度达到亚像素级。

数据处理时效：从视频采集到输出索力结果，全流程处理时间≤10分钟。

环境适应性： 算法能在复杂背景、光照变化及轻微手持抖动的条件下，实现标靶的稳定识别与跟踪。

7

现浇混凝土桥梁索塔智能建造技术

研究混凝土在桥塔施工中多温度场耦合作用下的响应机制，分析大体积混凝土水化热与环境温差的非线性叠加效应，揭示混凝土从流塑状态至强度形成全过程中的应力演化规律与变形特性。研究考虑多因素耦合影响的结构形态精准控制技术，开展索塔-吊装系统耦合动力学分析，探索水平约束优化与塔柱预偏量设置策略，构建融合形位误差评估、动态预测与智能调控于一体的索塔形态控制系统。

仿真分析能力：具备混凝土水化热与环境温度非线性叠加效应的多物理场耦合仿真功能，模型计算精度与规范经验值误差≤15%。

预测与控制精度：结构形态预测与控制模型，在复杂因素影响下，对索塔关键点位形变的预测误差不大于50毫米。

算法库：内置结构力学分析、图像识别定位、数据融合及形变预测等专用算法集。

8

复杂环境大跨拱桥施工安全控制与智能监测技术

研究复杂环境大跨拱桥施工安全控制与智能监测技术，构建融合结构响应感知、风致振动分析与数字孪生驱动的智能监控体系。突破施工期结构安全状态多源感知、复杂风场-结构耦合响应机理、双拱肋整体提升过程虚实交互与智能预警等关键技术，建立结构安全状态评估与风险预警方法，形成覆盖施工全过程的智能监测与安全控制系统。

监测精度： 结构关键部位位移监测精度≤2毫米，索力监测相对误差≤3%。

系统响应： 数字孪生系统数据刷新频率≥1赫兹，关键参数异常预警响应时间≤10秒。

风致响应分析： 建立施工期拱肋风致振动分析模型，风振响应预测与实测值的误差控制在15%以内。

数据融合： 实现 GNSS、倾角、应变、风速风向等多源监测数据的自动采集与融合分析，数据缺失率 <5%

9

基于机器视觉与边缘计算的桥梁线形智能测量技术

研究基于机器视觉与边缘计算的桥梁线形智能测量技术，开发模块化、轻量化的硬件系统。集成多相机同步采集、嵌入式智能解算技术，构建覆盖数据采集、传输、处理的完整测量链。开发基于同名像素点的位姿修正与多相机误差控制算法，建立不稳定环境下位移传递测量的高精度解算模型，实现长距离、多测点桥梁线形的快速感知，为斜拉桥施工与控制提供可靠技术支撑。

系统精度： 整套测量系统在全天候条件下的综合测量精度优于8毫米。

响应速度： 系统从图像采集到输出位移数据的单次响应时间≤1秒。

专用光学标靶： 高对比度、高反射率圆形编码标靶若干，数量需满足全桥测点布置需求，具备良好的环境鲁棒性。

10

面向桥梁工程方案编制的多源异构数据融合与知识提取技术

研究面向桥梁工程方案编制的多源异构数据融合与知识提取技术，构建支撑领域知识图谱的高质量数据底层。突破非结构化文本的智能解析、基于深度学习的实体与关系抽取、多源知识三元组的语义对齐与融合等关键技术，建立从海量规范文档、技术方案到结构化知识单元的高效转化通道，形成标准化、可扩展的领域知识库，为上层智能应用提供可靠数据支撑。

知识库规模：构建的领域知识库实体数量不少于10万个，关系数量不少于50万条。

实体识别精度：基于BiLSTM-CRF等模型的命名实体识别（NER）准确率不低于95%。

关系抽取准确率：基于依存句法分析等方法的语义关系抽取准确率不低于 90%。

数据处理能力：数据处理流水线具备日处理GB级 非结构化文本的吞吐能力。