【摘 要】
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随着我国土木工程行业由建造向运维逐渐转型，工程结构服役安全保障需求陡增，提质增效的结构智能诊断方法成为研究热点。结构服役性态指标是表征工程结构安全水平的要素，是工程结构诊断养护技术体系以及结构健康监测研究的基础，判断结构服役性态的敏感指标并进一步实现指标的智能识别是工程结构诊断智能化的首要任务。为此，围绕工程结构运维公共建筑、地铁隧道、公路桥梁、公路路面等多个场景中的敏感服役指标的智能识别开展综述
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（52192662,51978376）；
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随着我国土木工程行业由建造向运维逐渐转型，工程结构服役安全保障需求陡增，提质增效的结构智能诊断方法成为研究热点。结构服役性态指标是表征工程结构安全水平的要素，是工程结构诊断养护技术体系以及结构健康监测研究的基础，判断结构服役性态的敏感指标并进一步实现指标的智能识别是工程结构诊断智能化的首要任务。为此，围绕工程结构运维公共建筑、地铁隧道、公路桥梁、公路路面等多个场景中的敏感服役指标的智能识别开展综述研究；梳理关键敏感指标，进一步对指标的智能化识别方法进行归纳总结。结果表明，以深度学习为代表的新一代人工智能技术有效推动了结构服役敏感指标的感知识别研究与应用，其中数字图像方法与深度学习算法在工程结构变形、表面病害智能识别中取得了良好的效果，展现了全面的应用优势。
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