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2025
p 針對巖溶礦山深部突水難題，項(xiàng)目以“精準(zhǔn)識別 - 智能決策 - 靶向治理”為核心，研發(fā)
智能防控技術(shù)裝備，突破傳統(tǒng)預(yù)測精度低、注漿適應(yīng)性差等瓶頸。技術(shù)含三大核心：① 巖
層破壞帶精準(zhǔn)識別，通過物理 + 數(shù)值模擬實(shí)現(xiàn)多場耦合模擬，精準(zhǔn)描述導(dǎo)水通道；② 突水
風(fēng)險(xiǎn)智能評價(jià)系統(tǒng)，融合多源地學(xué)信息，通過深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)全流程集成化風(fēng)險(xiǎn)評估；
③ “鈣 - 菌 - 磁”三元改性注漿材料與裝備，顯著提升動水留存率，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)注漿。
p 項(xiàng)目創(chuàng)新成果突出，已發(fā)表論文10余篇，申請發(fā)明專利20余項(xiàng)，登記軟著3項(xiàng)，技術(shù)經(jīng)鑒
定達(dá)國際領(lǐng)先水平。技術(shù)應(yīng)用成效顯著，龍鳳煤礦突水預(yù)測準(zhǔn)確率達(dá)90%，釋放資源530
萬噸；雞爬坎煤礦注漿量減67%、成本降58%，實(shí)現(xiàn)300天零突水事故。
團(tuán)隊(duì)成員：車陸祿 龍生友 王浩
指導(dǎo)教師：李博
參賽單位：貴州大學(xué)
巖溶礦山深部開采突水災(zāi)害
智能防控技術(shù)裝備
2025
團(tuán)隊(duì)成員：俞浩瀾 胡軒 牛巨賢 胡安琪 呂浩源
指導(dǎo)教師：孫金山
參賽單位：江漢大學(xué)
鐵路隧道開挖爆破智能設(shè)計(jì)軟件系統(tǒng)
鐵路隧道開挖爆破智能設(shè)計(jì)系統(tǒng)
系統(tǒng)功能
① 具備爆破方案和參數(shù)智能設(shè)計(jì)功能，顯著提升設(shè)計(jì)效率。
② 具備爆破效果智能預(yù)測功能，實(shí)現(xiàn)爆破效果的精準(zhǔn)預(yù)判。
③ 具備爆后反饋優(yōu)化功能，動態(tài)優(yōu)化提升工程可靠性。
設(shè)計(jì)效率 比人工方案設(shè)計(jì)效率提高90%
鐵路隧道開挖爆破智能設(shè)計(jì)軟件由江漢大學(xué)智隧速創(chuàng)團(tuán)隊(duì)開發(fā)，具有巖體可爆
性分析、炮孔智能布置、炸藥單耗優(yōu)選、起爆網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、爆破成本計(jì)算和爆破效果
評估及優(yōu)化反饋等功能，可顯著提高爆破設(shè)計(jì)質(zhì)量和效率。鐵路隧道開挖爆破智能設(shè)計(jì)軟件系統(tǒng)
2025
本項(xiàng)目聚焦大橋鋼主塔檢測，針對其 “復(fù)雜封閉、高坡度、小空間” 的結(jié)構(gòu)難
點(diǎn)，研發(fā)軌道式智能檢測機(jī)器人系統(tǒng)。核心目標(biāo)是替代傳統(tǒng)人工檢測，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、
全面、智能的病害檢測。
機(jī)器人整合軌道支撐、爬坡驅(qū)動、折疊機(jī)械臂采集等硬件模塊，搭配 YOLOv8
系列算法與三維重建技術(shù)，可自動識別焊縫裂縫、銹蝕、螺栓松動等病害，檢測覆
蓋率超 90%，關(guān)鍵精度達(dá) 99.3%。
項(xiàng)目大幅降低檢測成本，消除高空作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，生成數(shù)字化報(bào)告支撐橋梁全生命
周期運(yùn)維，為基礎(chǔ)設(shè)施智能檢測提供高效解決方案。
團(tuán)隊(duì)成員：陳逸民 王熾 彭安嘉
指導(dǎo)教師：孔烜 胡揭玄
參賽單位：湖南大學(xué)
拱塔內(nèi)部智能巡測機(jī)器人技術(shù)
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2025
本項(xiàng)目聚焦既有高層建筑數(shù)字化運(yùn)維的核心需求，創(chuàng)新性提出融合神經(jīng)輻射場
（NeRF）與深度學(xué)習(xí)的語義化 BIM 重建技術(shù)方案，旨在攻克既有高層建筑外立面與
室內(nèi)場景自動化、高精度建模的關(guān)鍵難題，為建筑運(yùn)維數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供核心技術(shù)支撐。
? 提出了“從圖像到語義BIM”的端到端融合方法論框架。
? 針對建筑外立面，創(chuàng)新性地提出了“無人機(jī)+NeRF+PointNet++”的高精度建模技術(shù)路徑。
? 針對復(fù)雜室內(nèi)場景，提出了2D-3D融合的語義分割算法——Point-YOLO，有效解決了語義分
割中類別不平衡的問題。
? 實(shí)現(xiàn)了跨場景的、精度可驗(yàn)證的自動化BIM重建。
團(tuán)隊(duì)成員：李澤宇 越宏哲 趙敏如 楊添欽 王野豪
指導(dǎo)教師：王騫
參賽單位：東南大學(xué)
基于NeRF與Point-YOLO的既有高層建筑
BIM重建方法研究
基于NeRF和深度學(xué)習(xí)的幕墻系統(tǒng)重建 Point-YOLO的整體架構(gòu)
(a)NeRF生成的點(diǎn)云 (b)尺寸參數(shù)提取
(c)UGD語義分割結(jié)果 (d)S3DIS語義分割結(jié)果
(e)外立面BIM模型
(f)室內(nèi)BIM模型 (g)地下車庫BIM模型
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
本項(xiàng)目針對古建筑木結(jié)構(gòu)經(jīng)數(shù)百年老化產(chǎn)生的表觀缺陷，創(chuàng)新性提出融合三維
激光掃描與幾何分析的無損檢測方法。該方法通過構(gòu)建高精度古建筑數(shù)字孿生模型，
為缺陷識別提供幾何基準(zhǔn)，采用形狀分布法將構(gòu)件三維形態(tài)抽象為二維分布曲線，
再以平均絕對誤差法定量計(jì)算同一構(gòu)件不同時(shí)期曲線相似度，可精準(zhǔn)識別毫米級裂
縫及構(gòu)件變形、脫落問題。該方法有效克服了現(xiàn)有保護(hù)手段的局限性，實(shí)現(xiàn)了木結(jié)
構(gòu)表觀質(zhì)量的客觀定量化評估，為文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護(hù)與科學(xué)修繕提供了可靠技術(shù)
支撐，助力古建筑木結(jié)構(gòu)的長效保護(hù)與傳承。
團(tuán)隊(duì)成員：王子微 李佳佳 郎秀穎 王凱 吳創(chuàng)輝
指導(dǎo)教師：張愛琳
參賽單位：內(nèi)蒙古科技大學(xué)
2025
對于橋梁鋼構(gòu)配件的螺栓、鉚釘連接的病害識別，在基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別
檢測方面，因拍攝角度、光照、復(fù)雜背景等因素準(zhǔn)確率較低。本項(xiàng)目通過兩個(gè)核心
技術(shù)提升識別精度與檢測效率。一是將 Swin-Transformer 網(wǎng)絡(luò)加入 YOLOv8 骨干網(wǎng)
絡(luò) SPPF 前，借助 CNN 的 Conv 和 C2f 模塊提取局部特征、空間層次，同時(shí)捕獲長
距離依賴與全局上下文；二是 MEDM 多尺度邊緣增強(qiáng)模塊，通過 SimAM 注意力增
強(qiáng)，提升小物體及復(fù)雜場景檢測精度。同時(shí)將改進(jìn)算法集成 PyQt5 形成病害識別計(jì)
數(shù)軟件，分別在乾元山哪吒懸索橋（2010 年建成）、川藏公路大渡河懸索橋（1951
年建成）開展實(shí)驗(yàn)，檢出率均超 99%。
團(tuán)隊(duì)成員：彭冬梅 鄧傳寶 涂敏 張李藝 龍子銳
指導(dǎo)教師：顧穎
參賽單位：西南科技大學(xué)
多角度復(fù)雜背景下螺栓及鉚釘病害識別
2025
在智能建造與智慧交通背景下，工程載貨重卡的自動駕駛對提升城市運(yùn)輸效率
與施工調(diào)度智能化具有重要意義。提出一種融合多模態(tài)感知與擴(kuò)散軌跡建模的端到
端自動駕駛方法。系統(tǒng)在 BEV 空間下實(shí)現(xiàn)相機(jī)、激光雷達(dá)與毫米波雷達(dá)的統(tǒng)一語
義融合，并引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)權(quán)重調(diào)節(jié)以增強(qiáng)感知魯棒性；結(jié)合動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)建模與 LSTM
時(shí)序約束，提升交通參與者行為理解與預(yù)測穩(wěn)定性；在軌跡規(guī)劃中，采用擴(kuò)散模型
生成多樣候選軌跡，并通過最優(yōu)響應(yīng)比機(jī)制完成最優(yōu)軌跡篩選。整體框架有效提升
了重卡在復(fù)雜城市道路下的感知、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避與路徑控制能力，為智能建造場景中的
自動化運(yùn)輸提供了可行方案與理論支撐。
MSF-Diffuser：面向復(fù)雜城市道路環(huán)境下的高
魯棒性工程載貨重卡自動駕駛系統(tǒng)
圖1
整
體
框
架
圖2
智
能
工
程
載
貨
重
卡
圖3 nuScenes
數(shù)
據(jù)
集
可
視
化
圖4 Carla
仿
真
可
視
化
圖5
道
路
實(shí)
車
實(shí)
驗(yàn)
團(tuán)隊(duì)成員：王明辰 馮明月
指導(dǎo)教師：蔡英鳳
參賽單位：江蘇大學(xué)
2025
本文提出了一種醫(yī)療建筑震后功能數(shù)智評估的方法，具體包括：
? 醫(yī)療建筑及其異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)字孿生方法，解決了醫(yī)療建筑功能評價(jià)異構(gòu)數(shù)據(jù)數(shù)字孿生的難題；
? 考慮多層級功能耦聯(lián)的醫(yī)療建筑數(shù)字孿生方法，攻克了醫(yī)療建筑多層級功能難耦聯(lián)的瓶頸；
? AI驅(qū)動的醫(yī)療建筑震后功能高效評估方法，實(shí)現(xiàn)了醫(yī)療建筑震后失效概率的秒級高效預(yù)測。
融合醫(yī)療建筑數(shù)字孿生模型、多層級耦聯(lián)的故障樹分析模型及AI算法，對醫(yī)療建筑震后功能
數(shù)智評估方法進(jìn)行了研究，實(shí)現(xiàn)了震后功能的智能化快速評估。
團(tuán)隊(duì)成員：劉子軒、陳越、孟祥馳、劉小強(qiáng)、趙虹雨
指導(dǎo)教師：解琳琳、程慶樂
參賽單位：北京建筑大學(xué)
醫(yī)療建筑震后功能數(shù)智評估方法研究及其應(yīng)用
醫(yī)療建筑震后功能智能預(yù)測
決定系數(shù)達(dá)0.976
秒級預(yù)測
基于故障樹的設(shè)備-科室耦聯(lián)
醫(yī)療建筑數(shù)字孿生模型 設(shè)備-科室-樓層-建筑多層級耦聯(lián)
實(shí)體醫(yī)療建筑
多LOD異構(gòu)數(shù)據(jù)
自動化映射方法
考慮多層級功能耦聯(lián)的
醫(yī)療建筑數(shù)字孿生方法
AI驅(qū)動的醫(yī)療建筑震后功能
高效評估方法
結(jié)構(gòu)構(gòu)件 非結(jié)構(gòu)構(gòu)件 醫(yī)療設(shè)備
引入樓層節(jié)點(diǎn)
耦聯(lián)多層次
薄弱路徑識別 多層級提升
醫(yī)療建筑及其異構(gòu)數(shù)據(jù)
數(shù)字孿生方法
樓層
科室
設(shè)備
建筑
R2=0.976
2025
“傾聽光纖脈動，守護(hù)城市安全”： 針對傳統(tǒng)城市生命線監(jiān)測技術(shù)成本高昂、
運(yùn)維困難、監(jiān)測范圍小等不足，創(chuàng)新性地提出利用分布式光纖聲紋傳感技術(shù)DAS，
將廣泛鋪設(shè)于城市下方的既有通訊光纜作為傳感載體來監(jiān)測城市異常事件。
本項(xiàng)目基于DAS與機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提出了一種融合通道可靠性指標(biāo)的道路場景
多風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法，該方法充分考慮了光纖各測點(diǎn)間信號的相關(guān)性和差異性，融合相
位分析、統(tǒng)計(jì)特征、異常識別與聚類分類等方法，實(shí)現(xiàn)對城市生命線安全工程道路
異常事件的識別與分類，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)監(jiān)測手段在廣域性、實(shí)時(shí)性與微小隱患識別方
面的不足。
團(tuán)隊(duì)成員：范健華 李耀杰 姜安國 程子璇 袁晨宸
指導(dǎo)教師：曾以華 侯士通
參賽單位：東南大學(xué)
基于DAS與機(jī)器學(xué)習(xí)的城市生命線工程
道路場景多風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法研究
項(xiàng)目原理及應(yīng)用場景 試驗(yàn)結(jié)果與比對
2025
為突破超高延性水泥基復(fù)合材料（ECC）設(shè)計(jì)模式仍依賴于傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)“試錯(cuò)法”的技術(shù)瓶頸，
本文利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)建立了ECC材料配合比-力學(xué)性能預(yù)測模型，并依據(jù)逆向設(shè)計(jì)理念和多
目標(biāo)優(yōu)化策略，構(gòu)建了ECC材料的組分設(shè)計(jì)與優(yōu)化方法，以實(shí)現(xiàn)定量化、智能化的ECC材料
設(shè)計(jì)。首先構(gòu)建了ECC材料力學(xué)性能試驗(yàn)數(shù)據(jù)庫和定義了關(guān)鍵影響特征，為訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模
型提供可靠基礎(chǔ)；結(jié)合多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立預(yù)測模型，完成了正向ECC材料力學(xué)性能的精
準(zhǔn)預(yù)測（R2>0.98）；最終，基于優(yōu)化算法提出了綜合考慮多目標(biāo)性能需求（力學(xué)性能和可持
續(xù)性）的ECC材料配合比設(shè)計(jì)方法。研究成果將突破ECC材料設(shè)計(jì)中的“經(jīng)驗(yàn)尋優(yōu)”方式，實(shí)現(xiàn)
科學(xué)化的“系統(tǒng)尋優(yōu)”，有望開發(fā)面向工程應(yīng)用的ECC材料。
團(tuán)隊(duì)成員：巴桑卓瑪 陳文廣 梁龍
指導(dǎo)教師：余江滔
參賽單位：同濟(jì)大學(xué)
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的超高延性水泥基復(fù)合材料（ECC）
生成式智能設(shè)計(jì)
圖1 研究技術(shù)路線
圖2 機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測性能：(a)抗拉強(qiáng)度和(b)拉伸延性
圖3 ECC材料生成式逆向設(shè)計(jì) 圖4 試驗(yàn)驗(yàn)證
(b)
(a)
2025
團(tuán)隊(duì)成員：徐睿鋒 朱東莉 許金來 覃穎
指導(dǎo)教師：王進(jìn)
參賽單位：中南大學(xué)
面向工程現(xiàn)場施工安全巡檢的智能知識助手
項(xiàng)目聚焦工程建設(shè)一線安全員“知識龐雜、記憶有限、響應(yīng)緊迫”的核心痛點(diǎn)，
研發(fā)面向施工安全巡檢的智能知識問答系統(tǒng)。融合知識圖譜、大語言模型與多智能
體協(xié)同架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對國標(biāo)、行標(biāo)及地方規(guī)范中文本、表格、公式等多源內(nèi)容的結(jié)構(gòu)
化抽取與可溯源推理。在150道覆蓋真實(shí)場景的客觀題測試中，系統(tǒng)問答準(zhǔn)確率達(dá)
86.00%，顯著優(yōu)于RAG方法。用戶通過自然語言提問，即可獲取涵蓋解決方案、
原文出處與原文鏈接的精準(zhǔn)回答，可溯源、可驗(yàn)證。目前已完成原型系統(tǒng)開發(fā)，系
統(tǒng)為邁向“圖文聯(lián)動、主動預(yù)警”的下一代安全智能體奠定技術(shù)基礎(chǔ)。
內(nèi)容1：跨材質(zhì)多源路面病害圖像樣本庫構(gòu)建
2025
本項(xiàng)目面向?yàn)r青/水泥等跨材質(zhì)、車載/無人機(jī)/手機(jī)等多源成像場景，打造“大模型
驅(qū)動的識別—量測—決策”一體化方案：在算法上以視覺大模型SAM+混合專家
+Stacking集成融合CNN/Transformer/Mamba，并用一致性正則的半監(jiān)督訓(xùn)練提升跨
材質(zhì)、跨設(shè)備的像素級魯棒識別；在應(yīng)用上將幾何量測結(jié)果接入語言大模型千問，
結(jié)合規(guī)范與知識庫進(jìn)行規(guī)則推理，自動生成處置方案、材料用量與優(yōu)先級。方案具
備對低質(zhì)多源圖像的適配能力、尺寸量化的高精度與穩(wěn)定泛化，顯著縮短決策響應(yīng)，
推動道路養(yǎng)護(hù)數(shù)字化與預(yù)防性管理落地。
團(tuán)隊(duì)成員：張航 張家康 甘國安 魏一凡 晏金秋
指導(dǎo)教師：張傲南
參賽單位：西南交通大學(xué)
跨材質(zhì)多源路面病害智能識別與養(yǎng)護(hù)智慧決策技術(shù)
項(xiàng)目簡介
技術(shù)方案
內(nèi)容2：跨材質(zhì)多源路面病害識別大模型
內(nèi)容3：跨材質(zhì)多源路面病害測量與判定 內(nèi)容4：跨材質(zhì)多源路面智能體構(gòu)建
數(shù)
據(jù)
來
源
CNN
基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)視覺模型
Transformer Mamba
捕捉局部細(xì)節(jié) 全局建模 選擇性捕獲長期依賴
構(gòu)建綜合性能更優(yōu)的路面病害多元混合增強(qiáng)智能識別模型
全量微調(diào) LoRA微調(diào)
基于一致性正則化
的半監(jiān)督學(xué)習(xí)框架
將視覺大模型擴(kuò)展為混合專家系統(tǒng)
病害連通域提取
裂縫分類
依據(jù)行業(yè)相關(guān)養(yǎng)護(hù)技術(shù)
規(guī)范，對不同路面類型
與病害形式進(jìn)行分級
…
RAG
檢索
增強(qiáng)
生成
基于國家
規(guī)范、地
方標(biāo)準(zhǔn)等
構(gòu)建病害
養(yǎng)護(hù)本地
知識庫
本地知識庫 + 大語言模型 → 檢索增強(qiáng)生成
基于骨架—?dú)W氏距離
變換的平均寬度估計(jì)
數(shù)
據(jù)
展
示
輕量
化道
路智
能巡
檢系
統(tǒng)
移動端采集系統(tǒng)
無人機(jī)采集系統(tǒng)
高精
度圖
像采
集設(shè)
備
縱
向
裂
縫
龜裂
橫
向
裂
縫
稀疏MoE
多專家
模型
門控激
活形式
應(yīng)用現(xiàn)狀 潛在應(yīng)用場景
整
體
架
構(gòu)
及
問
答
示
例
搭建路面病害養(yǎng)護(hù)相關(guān)本地知識庫,結(jié)
合大語言模型，實(shí)現(xiàn)檢索增強(qiáng)生成
基于Dify構(gòu)建智能體
部署至檢測系統(tǒng)，完成多個(gè)省份的路面檢測 高等級公路巡檢 農(nóng)村公路輕量檢測
路面病害分類 路面病害幾何量測 路面病害損傷判定
數(shù)據(jù)知識
向量化
提示 相似度檢索
