多阶段桥梁检验系统：集成定位隐私保护的基础模型
计算机视觉与模式识别
2026-01-27 v1
摘要
在日本，公路桥梁状况监测通过每五年一次的目视检查被强制执行。现场拍摄的损伤图像常包含混凝土裂缝和钢筋暴露，往往伴随揭示区域信息的施工标志。为实现安全使用基础设施而不引发公众焦虑，必须在准确提取损伤特征并对维修决策关键指标进行可视化显示的同时保护区域信息。本文提出一种具备区域隐私保护功能的开源桥梁损伤检测系统。我们采用Segment Anything Model (SAM) 3进行钢筋腐蚀检测，并利用DBSCAN实现未覆盖区域的自动补全。通过高斯模糊检测并保护施工标志区域。四种预处理方法提高OCR准确率，GPU优化后实现每张图像1.7秒的处理。技术堆栈包括SAM3、PyTorch、OpenCV、pytesseract和scikit-learn，实现高效的桥梁检验和区域信息保护。
引用
@article{arxiv.2601.17254,
title = {Multi-stage Bridge Inspection System: Integrating Foundation Models with Location Anonymization},
author = {Takato Yasuno},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.17254},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 5 figures, 2 tables