AI-Based Vision for Hydraulic-Structure Inspection A DamCrack Feasibility Study

الملخص

تعتمد إدارة السدود والمفيضات والقنوات والأنفاق والمنشآت الهيدروليكية ذات الصلة على توفر أدلة بصرية موثوقة وفي الوقت المناسب حول مظاهر التدهور. تقدم هذه الدراسة إطاراً عملياً لفحص المنشآت الهيدروليكية بمساعدة الرؤية الحاسوبية، من خلال ربط التقاط الصور، وضبط جودة البيانات، والكشف بأسلوب YOLO، والتجزئة بأسلوب U-Net، والمخرجات القابلة للتفسير، وترتيب الأولويات بناءً على المخاطر ضمن عملية مراجعة بشرية. ولا تدعي الدراسة جاهزية تشغيلية عالية، بل تركز على قابلية إعادة الإنتاج، وضبط الترميز، وتقسيم البيانات، ومراجعة الأخطاء، والتقرير الشفاف. وللتحقق الأولي، استُخدمت مجموعة بيانات DamCrack العامة الخاصة بتقييم أضرار السدود الخرسانية. أُجريت تجربة محدودة على 500 زوج من الصور والوسوم باستخدام نموذج YOLOv8n، وحققت على مجموعة الاختبار دقة 0.386، واسترجاعاً 0.402، وmAP@0.5 = 0.340، وmAP@0.5:0.95 = 0.163. وتُعرض هذه القيم كخط أساس لإثبات جدوى سير العمل، لا كأداء تشغيلي نهائي.