Automated Interpretation of Non-Destructive Evaluation Contour Maps Using Large Language Models for Bridge Condition Assessment
作者: Viraj Nishesh Darji, Callie C. Liao, Duoduo Liao
分类: cs.AI, cs.IR
发布日期: 2025-07-18
期刊: IEEE BigData, Year: 2024; Page: 3258-3263
DOI: 10.1109/BigData62323.2024.10825532
💡 一句话要点
利用大型语言模型自动解读无损检测轮廓图，辅助桥梁状况评估
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 无损检测 桥梁评估 图像理解 自动化分析
📋 核心要点
- 桥梁无损检测数据解读耗时且依赖专家经验，阻碍了快速决策和桥梁维护效率。
- 利用大型语言模型（LLM）自动分析无损检测轮廓图，生成详细描述、识别缺陷并提供建议。
- 研究表明，部分LLM能有效描述图像并总结桥梁状况，ChatGPT-4和Claude 3.5 Sonnet表现更佳。
📝 摘要（中文）
桥梁维护和安全对于交通部门至关重要，无损检测（NDE）技术在评估结构完整性方面起着关键作用。然而，解读NDE数据耗时且需要专业知识，可能延误决策。大型语言模型（LLM）的最新进展为自动化和改进分析提供了新途径。本初步研究对LLM在解读NDE轮廓图方面的能力进行了全面评估，并展示了LLM在提供详细桥梁状况分析方面的有效性。它建立了一个将LLM集成到桥梁检测工作流程中的框架，表明LLM辅助分析可以提高效率而不影响准确性。本研究探索了几种LLM，并使用专门设计的提示来提高图像描述的质量，应用于解释通过评估桥梁状况的技术获得的五个不同的NDE轮廓图。每个LLM模型都根据其生成详细描述、识别缺陷、提供可操作建议和展示整体准确性的能力进行评估。研究表明，九个模型中的四个提供了更好的图像描述，有效地涵盖了与桥梁状况相关的广泛主题。使用五个不同的LLM总结这四个模型的输出，以形成桥梁的全面概述。值得注意的是，LLM ChatGPT-4和Claude 3.5 Sonnet生成了更有效的摘要。研究结果表明，LLM有潜力显着提高效率和准确性。这项初步研究提出了一种创新方法，利用LLM并行进行图像字幕和摘要，从而加快桥梁维护的决策速度，并加强基础设施管理和安全评估。
🔬 方法详解
问题定义：现有桥梁无损检测（NDE）数据解读依赖人工，耗时且需要专业知识，导致桥梁维护决策缓慢。现有方法缺乏自动化和高效性，难以满足日益增长的桥梁安全评估需求。
核心思路：利用大型语言模型（LLM）强大的图像理解和文本生成能力，将NDE轮廓图转化为详细的文本描述，并自动识别潜在的桥梁缺陷。通过LLM的并行图像描述和摘要能力，加速桥梁状况评估过程。
技术框架：该方法包含两个主要阶段：1) 使用多个LLM并行生成NDE轮廓图的图像描述。通过精心设计的提示词，引导LLM关注图像中的关键特征和潜在缺陷。2) 使用另一组LLM对第一阶段生成的多个图像描述进行总结，生成桥梁状况的综合评估报告。
关键创新：该研究的创新之处在于将LLM应用于桥梁NDE数据的自动解读，并提出了一种并行图像描述和摘要的框架。该方法能够充分利用不同LLM的优势，提高分析的准确性和效率。与传统的人工解读相比，该方法具有更高的自动化程度和更快的响应速度。
关键设计：研究中使用了多个LLM模型，包括ChatGPT-4和Claude 3.5 Sonnet等。针对不同的LLM，设计了特定的提示词，以优化图像描述的质量。通过对比不同LLM的输出结果，评估了它们在桥梁NDE数据解读方面的性能。最终，选择表现最佳的LLM进行图像描述和摘要生成。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
研究表明，部分LLM能够生成高质量的桥梁NDE轮廓图描述，有效识别缺陷并提供可操作的建议。ChatGPT-4和Claude 3.5 Sonnet在生成桥梁状况综合评估报告方面表现突出，能够提供更准确和全面的信息。该方法为桥梁维护决策提供了有力的支持。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于桥梁健康监测、基础设施维护和灾害风险评估等领域。通过自动化解读无损检测数据，可以提高桥梁维护的效率和准确性，降低维护成本，并保障桥梁的安全运行。该技术还可推广到其他类型的基础设施，如隧道、大坝等，具有广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Bridge maintenance and safety are essential for transportation authorities, and Non-Destructive Evaluation (NDE) techniques are critical to assessing structural integrity. However, interpreting NDE data can be time-consuming and requires expertise, potentially delaying decision-making. Recent advancements in Large Language Models (LLMs) offer new ways to automate and improve this analysis. This pilot study introduces a holistic assessment of LLM capabilities for interpreting NDE contour maps and demonstrates the effectiveness of LLMs in providing detailed bridge condition analyses. It establishes a framework for integrating LLMs into bridge inspection workflows, indicating that LLM-assisted analysis can enhance efficiency without compromising accuracy. In this study, several LLMs are explored with prompts specifically designed to enhance the quality of image descriptions, which are applied to interpret five different NDE contour maps obtained through technologies for assessing bridge conditions. Each LLM model is evaluated based on its ability to produce detailed descriptions, identify defects, provide actionable recommendations, and demonstrate overall accuracy. The research indicates that four of the nine models provide better image descriptions, effectively covering a wide range of topics related to the bridge's condition. The outputs from these four models are summarized using five different LLMs to form a comprehensive overview of the bridge. Notably, LLMs ChatGPT-4 and Claude 3.5 Sonnet generate more effective summaries. The findings suggest that LLMs have the potential to significantly improve efficiency and accuracy. This pilot study presents an innovative approach that leverages LLMs for image captioning in parallel and summarization, enabling faster decision-making in bridge maintenance and enhancing infrastructure management and safety assessments.