一种基于大语言模型的钢桥梁病害检测识别方法

本发明涉及一种基于大语言模型的钢桥梁病害检测识别方法，属于人工智能与土木工程交叉技术领域。该方法通过预训练的多模态大语言模型，融合钢桥图像与领域定制的文本提示，构建跨模态特征对齐机制，实现“部件识别‑病害分类‑区域分割”的级联检测流程。包括：设计结构化文本提示词库以增强语义一致性，结合混合提示机制动态融合通用知识与实例特征；采用多层级跨模态对齐策略生成异常图，精准定位病害区域；引入视觉提示增强模块提升多尺度特征判别力，并通过数据自适应调整优化复杂环境下的鲁棒性。在少样本甚至零样本条件下实现了钢桥裂缝、腐蚀等病害的高灵敏度检测与像素级分割，有效解决了传统方法效率低、泛化性差及人工成本高等问题。