针对北海道 3000 余座在役梁桥，系统开展了如下工作：（1）对在役混凝土梁桥结构进行现场检测/监测，获取在役梁桥大量服役状态信息；（2）建立 LSTM和 MC 对检测/监测大数据进行系统分析，预测桥梁寿命曲线；（3）使用 Sobol、Shapley 等敏感性方法分析各影响因素对寿命曲线的影响，识别劣化主要影响因素；（4）建立 CNN 和 Yolo 图像处理模型，对现场检测/监测获取的病害图像进行量化分析，挖掘结构损伤相关信息；（5）基于 BIM 技术建立在役梁桥可视化损伤信息平台；（6）基于预测性维护策略，综合分析寿命预测、敏感性分析及量化的结构表面损伤信息，决策在役梁桥的维护策略。该方法可提高桥梁维护的效率和准确性，能够帮助工程师和维护人员制定更合理的维护计划，促进基础设施维护的智能化和可持续发展。同时，该方法还可以在其他领域，如建筑物、道路和管道等基础设施中得到应用。