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文章转载自微信公众号武汉大学，本文标题有改动，内容有删减，版权归原作者及刊载媒体所有。
国家高山滑雪中心
赛场里1100m的最大垂直落差
140km/h的最高时速
极强的观赏性伴随着极高的危险系数
在临时搭建的观众席看台上
有这样一群“体检师”守护你的安全
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▲高山滑雪项目比赛场地（图源：人民日报）▲
2021年8月，武汉大学测绘学院邹进贵教授团队受到委托，与重庆大学联合研究一款检测软件，为冬奥场馆临时支承架体的安装质量进行检测。短短一个月的时间里，要求运用智能化方式检测整个支承架体的上千插销安装情况，且需要满足95%的识别准确率，并不是一件易事。时间短，任务重，邹进贵团队迎难而上，接受了这项挑战性任务。该团队属于武汉大学测绘学院测绘工程系工程测量研究所，长期致力于应用高新科技解决工程难题，众多国家大型工程建设都活跃着团队成员的身影。来自测绘学院的21级博士研究生贺亦峰和19级硕士研究生龚小强是此次项目的主要参与者。接到任务后，团队迅速开展实地考察，探讨具体实施办法，确定插销安装成功的评判依据，是首要解决的关键问题。插销结构完全统一，仅凭肉眼看，难以判断安装是否成功。常规检测方法就是人工敲打，一个一个确保插销安装到位，耗时耗力，无法确保时效。若要实现自动化检测，就必须另辟蹊径，用其他更先进高效的方法判断。
“一开始我们也没有头绪，但邹老师提出，可以自己创造判断特征的想法，比如在插销上涂颜色，给我们指出了接下来的研究方向。”在充分论证后，方案最终敲定：在插销上涂上油漆，通过人为添加特征信息以实现判断，若插销露出油漆则认为该插销没有安装成功。小小油漆自有妙用， 万千材料在奇思妙想中也能淋漓尽致，原来创新力才是“终极黑科技”！在确定插销安装成功与否的评判依据后，又迎来了第二个待解难题：如何成功自动识别油漆信息。现场光照不均，传统图像处理方法根本无法满足要求。经过反复考量测试，团队决定采用FasterRCNN目标检测网络来识别图像中插销位置以及类别。去年9月初，团队贺亦峰博士和龚小强硕士前往北京顺义某建材公司了解支承架体，并对组装好的架体内部插销进行拍照采样。这些训练样本和模型被用到实践中，团队不断改进检测技术。通过反复实验，总样本中含有红色油漆插销143个，最终正确检测出139个，检测准确率达到97.2%，基于理论的实践结果成功可靠，团队决定把这一深度学习网络技术的成果运用到此次任务中。
软件有了，硬件也必须跟上。为了更加实时、高效地检测安装异常的插销，贺亦峰博士提出四摄像头组合的硬件设想，用来拍摄支承架体框架内的四个节点，一次性对所有插销做同步检测。同时，利用两种不同尺寸的三角支架，使得平台高处的插销也可以实时进行测量与安装质量评价，弥补了平台高处插销检测的短板。摄像头的改变，又带来了新的创意。后期伴随着系统升级，团队还加上了实时警报功能，当检测到安装不成功的插销时，能够用智能语音提醒。去年12月18日，贺亦峰和龚小强前往北京延庆冬奥会场参加“彩排”，这套集成拍照和检测功能的临时设施支承架体安装质量快速检验系统正式亮相，经过最终检验，识别率达到97.9%，顺利通过验收，担任起冬奥会场上的 “体检师”。“项目最后验收的那天，延庆赛区的温度接近零下二十多度，我们两个湖北人从来没感受过这么冷的环境，”团队贺亦峰博士打趣地说，“那可能是我们这辈子都不会忘记的回忆了。”“暑假接到任务后，团队就迅速开展研究”，几个月下来，不断涌现新的成果，自然也少不了新的挑战。“11月突然增加实时检测需求，我们又抓紧找寻解决方案，对已经做好的检测系统更新，同时设计了组合摄像头和升降支架的硬件设备。”虽然在测绘领域，通过对图像或三维点云数据的处理并不是什么重难点突破，但贺亦峰很有自己的想法：“我希望通过它，能让大众更加了解测绘，测绘学科≠吃苦、野外作业、缺乏安全保障的专业，在新兴学科的交叉融合中，测绘科技一定会做出更多的创新。”“能为冬奥会的设施安全保障工作，做出自己的一份贡献，感觉到很自豪也很幸运，”贺亦峰很是感激地说，“很感谢我们这个团队、感谢团队导师邹进贵教授，是他们的指导、帮助，才让我们面对难题时能从容应对。”感谢武汉大学测绘学院
采访：张华
文案：张译丹
编辑：陈菲芃
责编：陈菲芃
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