一、为什么会有误检、漏检？

AI模型基于训练样本学习病害特征，面对未见过的结构、光照、纹理差异时，可能出现误检（将非病害判为病害）或漏检（遗漏真实病害）。这是所有机器视觉系统的固有特性，概率极低但无法归零。

二、双重机制如何规避风险？

机制 作用
海量样本持续迭代 提升模型识别精准度
强制人工复核 工程师核验修正所有识别结果

睿检训练样本已超120万张工程实景病害图，模型持续迭代；同时所有AI识别结果必须经工程师复核，双重保障检测结果准确可靠。

三、检测结果如何保障可靠？

经人工复核修正后的识别结果，才可作为报告依据输出；最终病害等级评定、真伪判别均由工程师完成，从流程上杜绝误检漏检进入正式报告。

四、适用条件与场景

  • 需要高可靠检测结果的正式巡检项目
  • 病害易混淆的复杂结构桥梁
  • 对结果准确性有严格要求的业主单位

五、注意事项

AI识别结果仅作为初筛与辅助，正式结论以工程师复核结果为准。