科技冬奥

插销到不到位，光信号说了算

无人机对插销标记进行巡检，保障架体安全性 重庆大学供图

团队成员在插销上作标记 重庆大学供图

大型工程使用很多脚手架，冬奥会场馆也不例外。怎么保证插销都安装在预想的位置上，而不会因松动而产生安全问题？这听起来是一个施工问题，但却被科学家敏锐地关注到。从前的工程项目，多用位移传感器去检测插销安装情况，然而，冬奥会上脚手架鳞次栉比，面对着上万个节点，工人仅靠传感器去检测几乎是不可能实现的工作。

重庆大学土木工程学院研究员回忆琢磨，无论是哪种方式，最后都要转换成电信号，在电脑里读取数据。能否选用一种更实用、方便的方法实现监测呢？

这是回忆第二次服务于奥运会了，2008年他在北京夏季奥运会中参与临时看台的检测工作。他和团队成员很清楚施工方的需求——希望安全检测的方式越简单越好，“几经探讨后，我们用了最原始的方法——光信号传递方式。古时前线将士在长城上点烽火，告知后方有敌军来袭，用的就是光信号”。

“我们在脚手架的插销上涂醒目的漆料标记，插到位就看不见标记，插不到位标记就会暴露在外头，以此来判断架子是否能够支撑架体，哪些地方需要再派施工人员加固。这样无论是用肉眼，还是摄像机，都可以捕捉到。”回忆说，然而，考虑到现实情况，看台、转播房有很多临时架体，有些高达二三十米，如果靠人去巡检，始终需要高空作业，既不安全，又特别寒冷。

用装置、算法帮助施工单位去做检查，是回忆团队想要干的事。

光是拍摄，其实并不困难，无人机就可以做到，但是识别需要靠计算机。“我们希望更智能一些。”

他们在电脑中架构了一个与实际架子一模一样的数字孪生架体。无人机在巡检过程中，一旦在某个位置上发现了反光点，在电脑上就会自动标注出对应的节点位置。“上万个节点如果不这样标注，即便找到了，也不知道是哪个。”回忆解释道。

“就像教小孩识字一样，我们引入‘深度学习’的概念。电脑最开始不知道怎么去做识别，所以我们得先告知它，哪些是需要识别的，再通过‘训练’软件，比如在比较暗、比较亮、距离近、距离远的环境下怎么识别标记，不断提升准确率。经过成百个插销工况训练，它的识别准确率终于达到了97%。”回忆补充道，节点太多太密，可能还会有一两个漏网之鱼，但准确率相对而言比较高，巡检速度也大大提升了。

然而，在试验过程中，“最跟他们较劲儿”的不是算法，而是无人机拍摄。前期试验在重庆、武汉的实验室，与冬奥会赛场的环境差异较大。比如，在赛场上，阳光直接照射镜头，摄像机基本上什么都拍不到；早晚光线角度不同，也会导致摄像机拍摄效果不理想。为了调整摄像机拍照、保证之后的识别，他们前后去了4次延庆小海坨山，12月的寒风、低温让来自内蒙古的回忆都大呼“冷得不行”，最终他们成功地解决了拍摄问题。

可就在无人机方案做得差不多之时，奥组委一道赛场全面禁飞无人机的通知，又把他们的拍摄方案推翻了。时间紧、任务重，最后他们改成了手持支架式的检测设备。重庆大学土木工程学院副教授杨荣华介绍道，在一根内置硬件的杆子上，安装了4个不同方向的摄像头，人拿着杆子走，行进过程中发现标记就会报警。

但是，赛场之外，“无人机+数字孪生架体”这一绿色环保的检测方式却得到了施工方的肯定。

杨荣华告诉《中国科学报》，考虑到普适性，他们的设备和方案不仅适合低温环境，还做了高温环境下的测试，比如把它放进烤箱里，发现同样适用。未来，他们还会考虑开发无人车，代替人工巡检。

回忆表示，和普通产品相比，他们唯一的区别是多了一道小工序——刷一道反光漆，“其实只需要很少一点漆，剩下的都是现成的，无人机、软件都已经很成熟，在推广上并没有什么难度，期待厂家有继续示范应用的动力”。