2019年12月10日上午，由山东大学研究生院、党委研究生工作部主办，齐鲁交通学院承办的第131期(总第908期)“稷下风”研究生学术讲坛在兴隆山校区综合实验楼6层齐鲁交通学院学术报告厅举行。美国土木工程师协会(ASCE)路面力学委员会委员、北京工业大学特聘教授侯越做客此次讲坛，讲述的主题为“一种基于深度学习的裂缝模式自动识别方法”。本次讲坛由齐鲁交通学院副院长葛智教授主持。

侯教授从多个方面介绍了基于深度学习的裂缝模式自动识别方法，包括裂纹提取与建模、路面试验检测、路基质量等级缺陷检测、原料生产中的能源预测、集合料力学性能预测、集料级配优化以及路面系统决策支持等。通过侯教授的讲解，我们了解到现场路面裂缝可分为四种，即横向裂缝、纵向裂缝、倾斜裂缝以及混合裂缝，还了解到这种裂缝模式自动识别方法所具备的工程实际意义。讲座最后，侯教授还介绍了这种基于深度学习的裂缝模式自动识别方法在理论研究和工程实际中未来的发展方向和应用前景，拓展了大家的视野。

互动环节中，大家就自己感兴趣的问题纷纷发言，侯教授结合自身经历为大家释疑解难，大家受益匪浅。侯教授的报告高屋建瓴，充分让大家领略到了深度学习与这种裂缝模式自动识别方法的魅力所在。

侯越，北京工业大学特聘教授，北京工业大学城市交通学院副教授。博士毕业于美国弗吉尼亚理工大学土木工程专业，现任美国土木工程师协会(ASCE)路面力学委员会委员。目前作为项目负责人主持研究多项科研课题，资助机构包括国家自然科学基金委、教育部、北京工业大学等。从事智能路面、路面材料应用基础与工程技术研究，在新能源道路、基于物联网(IOT)的交通基础设施结构安全监测、道路材料断裂破坏与自修复机理、路面—轮胎摩擦力学、道路材料多尺度模拟等方面开展大量创新性工作。