本文聚焦于基于人工智能的公路桥梁病害识别与早期预警系统的构建。随着公路桥梁建设规模的不断扩大，
其病害问题日益受到关注，传统的病害检测与预警方式存在效率低、准确性不足等问题。本研究利用人工智能技术，
如计算机视觉、机器学习等，实现对公路桥梁病害的高效识别，并构建早期预警系统。通过对大量桥梁病害数据的
收集、处理和分析，训练合适的人工智能模型，使其能够准确识别多种类型的病害，如裂缝、剥落等。同时，系统
能够根据病害的严重程度和发展趋势进行早期预警，为桥梁的维护和管理提供及时有效的决策支持。研究结果表明，
该系统能够显著提高公路桥梁病害识别的准确性和效率，有效降低桥梁病害带来的安全风险，具有重要的实际应用
价值。
