为深入把握新一轮科技革命与数字化浪潮为土木工程带来的机遇与挑战，推动“视觉土木”与行业发展的深度融合，促进新工科背景下土木类专业数字化转型与人才培养模式创新，12月7日，“视觉感知赋能土木工程”专题会议在杭州顺利召开。来自省内外高校、科研院所与企业的70余位土木工程领域专家、院长及骨干教师齐聚一堂，围绕结构健康监测、多源视觉数据融合、数字孪生、智慧建造与教学改革等前沿议题展开深入交流，共同探讨视觉智能技术赋能土木工程的最新进展与未来方向，为推进土木建筑教育高质量发展与行业智能化升级注入新动能。会议由浙江工业大学王哲主持。

   浙江工业大学土木工程学院党委书记彭国军致辞，他表示，新一轮科技革命和数字化浪潮正重塑土木工程的理论与技术体系，视觉、智能、数据等技术的融合正推动行业迈向智能化与精细化。“视觉土木”已成为支撑智慧城市与基础设施安全的重要方向。学院将坚持面向国家战略和行业需求，推动学科交叉与教育创新。他期待以本次会议为契机加强政产学研用协同，共同探索视觉智能赋能土木工程的新路径，培养面向未来的卓越工程人才。

    在大会报告环节，多位专家围绕空地协同、工程机器人和结构检测数字化等前沿议题交流研讨，系统展示了智能建造与智慧运维的最新技术进展与工程实践。

   浙江大学舒江鹏教授以“面向工程结构智能建造与运维的空地一体机器人关键技术”为题报告。他聚焦空地协同机器人体系、人形机器人研发、工程大模型与智能测建技术的前沿进展，展示了路径规划、视觉识别、实时感知和大模型推理等核心能力，并结合典型工程项目呈现裂缝识别、隐蔽病害反演、红外监测等应用成果，勾勒出工程结构智能建造与运维的系统化技术路径。

  南京林业大学李扬涛教授以“基于计算机视觉的涉水混凝土结构缺陷三维重建与定量判识关键技术研究”为题报告。他围绕涉水混凝土结构在环境侵蚀与循环荷载下的病害监测难题，指出传统巡检效率与可靠性不足等痛点。他介绍了航拍影像增强、裂缝识别、精细分割与三维重建等关键技术，构建了缺陷检测、定位与量化的一体化流程，展望了多类别缺陷识别与数字孪生监测的发展方向，为涉水混凝土结构智能巡检提供技术支撑。

   同济大学张东明教授以“深度学习全过程赋能隧道工程建运安全关键技术”为题报告。他从隧道建设规模扩大带来的数据量巨大与智能化需求增长谈起，指出当前建运管理面临的核心挑战。他介绍了地质勘察更新、盾构出渣识别、结构病害检测等关键技术，形成涵盖地层预测、土体识别、病害精细感知与“端-边-云”协同的技术体系，并依托盾构自主驾驶与数智管控平台，展现深度学习对隧道施工与运营模式的重塑作用。

   浙江工业大学周华飞教授以“机器视觉温度效应机理及其补偿方法研究”为题报告，聚焦视觉测量在温度变化下易产生误差的核心问题。他解析成像参数随温度漂移的机理，并通过敏感性分析与试验验证焦距、物距等因素对测量精度的影响，形成成像系统优化依据。在此基础上，提出基于标志物的误差补偿与动态修正方法，实现长时段稳定追踪，同时发展近距模糊图像的特征识别技术，显著提升复杂环境下的视觉监测精度。

        浙江水利水电学院宋杰教授以“安全监测关键技术研发与应用”为题报告，聚焦灾害防控背景下基础设施早期裂缝识别的重要性及现有监测手段的不足。他提出集机理分析、风险识别、实时监测与预警于一体的技术体系，介绍了多环境抗干扰的视觉形变监测仪，通过姿态、成像与温度补偿实现全天候精准监测，并展示视觉AI终端及裂缝识别与多源巡检技术，为重点工程场景提供智能化监测方案。

   浙江工业大学王哲教授以“基于乘性表征增强的轻量化隧道渗漏水识别模型”为题报告，指出深度模型在边缘端部署受算力限制，难以满足渗漏水等病害的实时识别需求。围绕该问题，提出面向低算力环境的轻量化模型体系，通过增强特征表征与高效聚合实现低计算量下的稳定识别，并提升对纹理模糊、光照变化等复杂场景的适应性。研究成果兼具精度、鲁棒性与可部署性，为隧道智能巡检提供可规模化应用的技术支撑。

   会议尾声，浙江工业大学董征总结致辞，她强调在工程智能化背景下持续深化专业建设合作，期待各单位保持紧密联系，共同推动土木学科高质量发展，并为后续系列交流活动奠定坚实基础。

   本次大会立足工程智能化发展趋势，围绕空地协同、工程机器人、智能检测与数字孪生等方向凝聚共识，为智慧建造与结构运维的技术进步和产学研协同创新提供有力支撑，为我省智能建造高质量发展注入新的动力。

土木工程学院

2025年12月8日