写过论文的朋友都知道，对于创新点的描述，若是能用上“新一代”这个词，通常都会被告知要三思、慎重，所以当我见到这篇文献的时候：Sacks R, Kedar A, Borrmann A, et al. SeeBridge as next generation bridge inspection: Overview, Information Delivery Manual and Model View Definition[J]. Automation in Construction, 90 (2018) 134–145. 我的内心对“怎样一个next generation”的工作可以发表在这样一个土木工程2区SCI的期刊(中科院JCR分区)，表示深深地好奇。
首先一看标题，就知道来者不善：
这是一个由英国、美国、德国、以色列多个科研机构合作的跨国项目，致力于研发一款面向未来的桥梁管理与检测平台。
问题的提出
要想知道“下一代”指的是什么，首先得看目前在桥梁管理工作中遇到了哪些问题。
以公路桥梁为例，桥梁竣工之后，其日常的管理、维护、检测就交给了甲方的养护部门来完成，这就容易产生一些问题：
- 参与日常养护的工作人员，往往不是经验丰富的桥梁工程师，因此容易错过桥梁的某些“病症前兆”；
- 专业检测公司对桥梁进行定期检测时，通常需要管制交通，造成行车不便；
- 检测人员在作业的过程中，时常伴随风险。
然而，目前桥梁管理养护部门采用的桥梁管理专家系统，通常无法与实际桥梁结构状态进行实时联动，也很难出具一份语义丰富、内容详实的评估报告。
于是，欧盟的Infravation项目决定提出一个创新性的解决方案(Innovative solutions)
SeeBridge
SeeBridge的全称是： Semantic Enrichment Engine for Bridges，由于我没有查到相对应的中文资料(项目没有引入国内，该团队也没有中文说明)，我就暂且把Semantic Enrichment(直译为语义丰富)理解成“内涵丰富”了。
作为一个内涵丰富的桥梁管养系统，它的目标是做到桥梁结构的快速智能检测和评估。
主要创新点包括两部分内容：
- 实现了从检测到模型再到状态评估的检测工作全过程的数据链打通，实现各个工作环节的桥梁结构信息以通用文件数据形式的共用性(这其实也是BIM思想的精髓)；
- 实现利用实测数据直接生成BIM模型的技术，并在此模型基础上实现对桥梁状态开展的详细评估工作。
SeeBridge是如何工作的
如果你拥有了一套SeeBridge系统，那么建立起来的桥梁检测系统是这样的：
1.首先是采集数据，这是一切桥梁检测工作的基础。不过与众不同的是，SeeBridge采用的是远程监控方法来获取数据。用到的技术包括：激光镭射3D扫描技术和视觉测量技术。通过这两种技术，可以实现获取桥梁实际结构的三维模型(原始数据是一对散点，称为point cloud)。当然如果桥梁在设计阶段已经有了BIM模型，就无需再重新生成了，此时这些point cloud的贡献，则是获取桥梁运营过程中的结构变形，这就与前几天介绍的冯东明博士的成果有些类似了。
关于视觉测量技术，即如何通过计算机图像处理，将平面照片转换为三维模型，推荐下面的这段科普视频，相当精彩(via 微信公众号：BIM清流BIMBOX，ID：BIM-BOX，关注BIM知识学习、BIM政策解读、BIM软件教程)：
2.运行桥梁对象检测和分类系统，软件通过分类算法，对在第一阶段中获取的模型数据进行自动识别，把模型按照几何形状和边界条件等要素分解成不同桥型、不同构件——这项工作很重要，因为某一种桥型可以分解为特定的典型构件，而典型构件的受力状态通常是相似的，是可以与现有桥梁“知识库”中的构件进行类比的。
3.将3D模型按照正向链接规则，转换为BIM模。对于没有BIM模型资料的桥梁来说，这个环节是很有想象力的工作。因为通过监测到的有限数据点，得到数据量非常丰富的BIM模型是很困难的工作。要知道BIM模型可不只是三维外观啊，还有内部配筋等非常多的细节。因此项目组建立了非常可观的标准数据库，类似于咱们设计中常用的标准图。但并不是所有桥梁都是按照标准图设计的啊，可能也正是如此，文中提到的数据库也只提到了梁桥和板桥这两种桥型。
4.在BIM模型的基础上，利用损伤识别工具进行对结构的检测、分类和评估。通过前面1~3步的工作，应该说此时的BIM模型是真正与实际结构等效的数据集，因此对结构裂缝、结构风化、露筋、钢筋腐蚀、水泥散落、冻融破坏等损伤的识别，都可以通过对BIM模型的数据处理来实现。
Infravation是什么机构
SeeBridge的背后，是欧盟Infravation基金的支持。建立Infravatio金的背景，是欧洲（及全球）的交通部门正面临越来越严峻的，来自交通量增长与减少拥堵之间的矛盾以及交通维护服务的挑战，并实现环境和社会目标。在当前的经济环境下，目前是道路基础设施创新绝对必要的时候，在不影响质量的情况下尽可能地降低成本。
因此，欧盟2014年建立了Infravation基金，用来汇集来自荷兰，丹麦，法国，德国，冰岛，以色列，意大利，挪威，西班牙，瑞典，美国和欧盟的资金整合到一个共同的跨国研究框架中，以资助联合研究项目。旨在开发交通基础设施创新项目，解决欧盟委员会关于智能交通，绿色交通和综合交通白皮书中确定的挑战。其目标是通过针对新建和现有基础设施的解决方案，实现为用户/经济/社会提供高服务水平的高质量基础设施。2014年初次筹资达到900万欧元。
Infravation基金由欧洲国家公路研究实验室论坛(Forum of European National Highway Research Laboratories, FEHRL)协调，项目组由DRD的Finn Thogersen和瑞典交通管理局(TRAFIKVERKET)的Johan Jonsson博士共同主持。
几个脑洞
BIM的核心是信息，可不仅仅是三维模型！BIM技术近十年来在国内蓬勃发展，但其在桥梁工程领域最广泛的用途，无外乎做方案对比/方案展示介绍、施工过程动画、施工组织设计，真的是把BIM当3D max用的。
因此SeeBridge算是给我们开阔了思维：BIM的本质是一组数据，而且是尽可能包含桥梁一切信息的数据，对数据进行深度挖掘，才是把BIM变为神器的不二法门。
既然SeeBridge抛出了这样一个话题，我们不放多开几个脑洞：
通过激光扫描和视觉测量技术建立桥梁三维模型的技术，应该可以继续发展，并将其装载到无人机上。无人机通过激光定位和陀螺仪实现自身在三维空间内的实时坐标更新，再通过近距离的激光扫描，获取更精确的数据，利用无线信号传输技术，将point cloud传输给工作站，并立即建模，再把数据链返回给无人机，利用无人机上搭载的损伤探测系统(可以是视觉识别系统，也可以是超声波探伤系统)进行检测。最好是整个系统都能实现数据的实时传送与反馈，这应当可以算是一种高级的玩法。
既然核心是数据传输，那就可以实现全国桥梁甚至路网监测数据联网，加强对超载车辆的监管，从根本上改善桥梁结构的服役环境。
还可以制作APP，或者与智能汽车系统建立物联网系统，让车辆提前感知桥梁的工作状态，当监测到桥梁有结构风险，则提前给驾驶员报警——这样就可以避免粤赣高速公路河源段匝道桥垮塌事故中那第四辆无辜大货车的悲剧。
更重要的是，搜集起来各种桥型在各种作用条件下的服役期间结构响应和状态大数据，可以改善设计啊！
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