Nghiên cứu đề xuất mô hình học sâu nhằm phân tích độ tin cậy của kết cấu cầu bê tông thông qua dữ liệu cảm biến. Dữ liệu đầu vào bao gồm biến dạng, dao động và nhiệt độ được thu thập từ hệ thống giám sát kết cấu. Mô hình học sâu được huấn luyện để nhận diện các đặc trưng bất thường và dự báo nguy cơ hư hỏng. Kết quả cho thấy mô hình có khả năng phân loại trạng thái kết cấu với độ chính xác cao và hỗ trợ ra quyết định bảo trì. Phương pháp này giúp giảm chi phí kiểm tra thực địa và nâng cao hiệu quả quản lý kết cấu hạ tầng.