为深入推进产学研用融合，检验智能巡检装备在复杂工程环境下的实际效能，7月25日至30日，江汉大学智能制造学院轩亮教授率团队赴舟山中铁十一局隧道挖掘施工现场，开展为期六天的桥路隧复杂环境智能巡检系列试验。团队成员包括孙剑涛、李轶峰、房伟康三位教师及研究生贾腾飞、邵梦琪。
本次试验依托在研科研项目，聚焦隧道施工与运维阶段的巡检痛点，针对桥路隧一体化复杂场景下的感知难点与技术瓶颈展开实地验证。试验现场位于舟山在建隧道工程施工现场，洞内环境复杂，存在粉尘大、光照不均、空间受限等典型工程难题，为智能巡检装备的性能标定与算法优化提供了真实工况场景。
试验期间，团队围绕五大核心内容系统开展测试工作。在巡检小车性能测试环节，技术人员对自主研发的轨道式巡检小车进行了长续航行走、越障能力、多传感器同步采集等多项测试，重点验证小车在隧道起伏路面与弯道段的行驶稳定性与数据采集精度。无人机巡检功能测试则针对隧道洞口及周边桥隧衔接区域，完成了自主航线规划、高清影像采集、复杂地形避障等科目验证，实现了对隧道外部边坡、洞口结构的快速全域覆盖。
针对隧道内部结构检测，团队开展了隧道扫图与质量巡检专项试验。通过搭载激光雷达与高清相机的移动采集系统，对隧道衬砌表面进行高精度三维重建与病害识别，同步验证了裂缝、渗漏水、衬砌剥落等典型缺陷的智能识别算法准确率。在施工人员操作安全检测试验中，团队基于计算机视觉技术，对现场作业人员的安全帽佩戴、安全距离保持、危险区域闯入等行为进行实时监测与预警测试，有效检验了智能安全管控系统的实时性与可靠性。
试验过程中，轩亮教授团队与中铁十一局现场技术负责人深入交流，详细了解一线施工对智能巡检装备的实际需求，就设备轻量化、操作便捷化、数据本地化处理等工程化改进方向交换意见。现场工程人员对团队研发的智能巡检方案给予积极评价，认为相关技术成果能够有效降低人工巡检强度，提升隧道施工安全管理水平。
此次舟山现场试验是学院科研团队走出实验室、直面工程一线的重要实践，既验证了前期理论研究与技术开发的实际成效，也为后续算法优化与装备迭代积累了宝贵的现场数据。下一步，团队将基于本次试验数据持续完善技术方案，深化与中铁十一局的产学研合作，推动智能巡检技术成果在交通基础设施建设领域落地应用，为服务地方经济与行业发展贡献江大智造力量。