源自南昆士兰大学一位大学生的研究项目，混凝土裂缝检测新技术的进一步完善或将树立建筑行业新规则。

南昆士兰大学的Vaughn Golding同学利用课余时间，与他的讲师一起联合研究监测基础设施状态的创新方法。

目前，已经获得空间科学（荣誉）学士学位的校友Vaughn Golding刚刚毕业六个月，他的辛勤努力工作已经为他带来了双倍回报：他现在在Townsville测量公司开启了全职工作，他的研究成果已在知名国际学术期刊《可持续性》（Sustainability）上发表。

诸如楼宇建筑、桥梁和路面等基础设施需要定期进行检测，以确保它们的可靠性和结构健康，人工检查需要由经验丰富的检查员进行；检查非常耗时并需要依赖于检查员的经验以及主观知识。这个漫长的过程可能会导致延误最佳检测时机，以致于基础设施结构完整性的进一步损害。

为了帮助突破这一行业瓶颈，Golding先生深入研究了使用无人机等技术，自动检测混凝土基础设施裂缝的过程。

他说：“基本上自动裂缝检测可归结为两种主要方法——深度学习和图像处理：有关基于图像的自动裂缝检测的研究已有很多，但自动化机器学习或深度学习检测技术中的增强裂缝特征是一个相对未被探索的领域。我想寻求在深度学习技术之前，如何运用预处理图像来弥补现有技术的短板；基本上就是光学方法等旧技术与利用人工智能的现代方法的混合体。为此，我们逐步研究包含40,000 张图像的数据集，探究灰度、阈值和边缘检测等图像处理技术对检测的影响。我们的研究结果只是触及了该领域的表面；初步结果揭示了一些有趣的特征，例如在将图像集成到机器学习模型时，灰度图像对于改善裂缝检测程序训练的益处。”

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空间科学技术学士（测绘学）| Bachelor of Spatial Science Technology (Surveying)
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学术入学要求：获得中国高中毕业证书，高中三年平均校内成绩为70%或以上

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