本文提出的IRFusionFormer方法確實可以應用於其他基礎設施檢測任務，如橋梁和隧道的損壞檢測。首先，這些基礎設施的檢測同樣面臨著複雜的環境條件，例如光照不足、運動模糊和外部干擾等，這使得單一的RGB影像難以提供準確的檢測結果。通過整合RGB和紅外影像，IRFusionFormer能夠利用紅外影像在低光環境下的穩定性，從而提高檢測的準確性和穩定性。
其次，拓撲損失函數的設計可以幫助保持檢測結果的結構完整性，這對於橋梁和隧道等結構的損壞檢測至關重要。這些結構通常具有複雜的幾何形狀和連續性，拓撲損失函數能夠在訓練過程中強調這些特徵，從而減少檢測結果中的誤報和漏報。
最後，IRFusionFormer的高效跨模態融合模塊（EGTCF）能夠捕捉到多尺度的特徵關係，這對於檢測不同類型的損壞（如裂縫、剝落和變形）非常重要。這種方法的靈活性使其能夠適應不同的檢測任務，從而在基礎設施的健康監測中發揮重要作用。