手動(dòng)檢查基礎(chǔ)設(shè)施（例如公路橋梁，人行道，水壩和多層車庫頂棚）非常耗時(shí)，有時(shí)可能會(huì)危及生命，并且成本高昂。 自動(dòng)化的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可以減少時(shí)間，錯(cuò)誤檢查和檢查成本。 在這項(xiàng)研究中，我們使用深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）開發(fā)了一種計(jì)算機(jī)模型，該模型可用于自動(dòng)檢測(cè)裂紋和非裂紋類型的結(jié)構(gòu)。 這項(xiàng)研究的目的是允許將最新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和無人飛行器（UAV）技術(shù)應(yīng)用于公路橋梁大梁檢查。 作為在橋梁大梁中實(shí)施深度學(xué)習(xí)的一項(xiàng)試點(diǎn)研究，我們研究了UTC校園舊車庫混凝土天花板結(jié)構(gòu)中裂縫的識(shí)別，長度和位置。 使用手持手機(jī)和無人機(jī)從UTC舊圖書館停車場(chǎng)天花板上拍攝了2086張裂紋和非裂紋圖像。 訓(xùn)練后，該模型顯示出裂紋和非