2024年3月，土木工程学院2021级硕士研究生唐尧（指导老师：黄博）在土木工程智能建造领域的国际顶级期刊《Automation in Construction》（影响因子：10.3，工程领域期刊CiteScore排名：4/350）发表题为《Computer vision-based real-time continuous monitoring of the pose for large-span bridge cable lifting structures》的研究论文。

该论文面向山区大跨拱桥缆吊体系空间姿态监测的成本高、精度低和时效性差的问题，开展了基于机器学习的山区大跨拱桥缆吊体系状态智能识别与动态监测方法的全新探索。论文基于机器视觉方法开展了目标姿态识别的室内试验与现场实验验证，以解析方式明确了目标标靶端与监测端的坐标关联映射规律，提出了远距离目标空间姿态的6自由度解算方法，该技术突破了缆吊体系空间姿态识别的难题，实现了大跨拱桥缆吊体系空间姿态的远距离毫米级动态监测。通过与四川公路桥梁建设集团有限公司开展产学研用合作，搭建了自动化测量与实时传输的智能监测平台并形成了初代产品，成功用于250米距离外西宁河特大桥扣吊塔的空间姿态实时监测。

该论文是周建庭教授领衔的“智慧桥梁”全国黄大年教师团队在大跨拱桥智能建造方向上的新成果，也是学院土木工程专业向数字化、信息化和智能化转型升级的成效证明。土木工程学院还将不断推进土木工程专业的升级改造与智能建造新专业的建设，力争为数智化科技创新、重大工程科研攻关和智能建造人才培养做出更大贡献。