摘要：在交通基础设施建设规模持续扩大，桥梁数量不断增加的背景下，保障桥梁结构安全成为交通领域的重要任务。传统桥梁巡检方式效率低、检测范围有限，难以满足实际需求。基于无人机巡检的桥梁结构病害智能识别与评估系统，借助无人机灵活高效的巡检优势以及智能识别算法，能实现对桥梁病害的快速、精准检测。

关键词：无人机巡检；桥梁结构病害；智能识别；评估系统

桥梁作为交通网络的关键节点，其安全状况直接影响交通系统的稳定运行。据统计，我国桥梁总数已超百万座，且每年以一定速度增长。传统人工巡检需耗费大量人力、物力，且受桥梁结构复杂、检测环境危险等因素制约，难以对桥梁进行全面、深入检测。无人机具有机动性强、检测范围广、成本相对较低等优势，能够快速获取桥梁表面高清图像和数据。

1 基于无人机巡检的桥梁结构病害识别与评估系统概述

1.1 系统开发的必要性

随着桥梁服役时间增长，各种病害不断出现，如裂缝、剥落、钢筋锈蚀等。这些病害若不及时发现和处理，可能引发严重安全事故。传统巡检方法难以满足桥梁数量增长和病害检测精细化的要求。无人机巡检结合智能识别技术，能够快速采集桥梁表面数据，并通过算法准确识别病害类型、位置和严重程度，大幅提高巡检效率和准确性，为桥梁养护决策提供科学依据。

1.2 系统架构与功能

该系统主要由无人机数据采集模块、图像预处理模块、病害识别模块、病害评估模块和数据管理模块组成。无人机数据采集模块负责获取桥梁表面图像和数据；图像预处理模块对采集到的图像进行去噪、增强等处理，提高图像质量；病害识别模块利用深度学习算法识别病害类型和特征；病害评估模块根据识别结果，结合桥梁结构信息，评估病害对桥梁安全的影响程度；数据管理模块负责存储和管理巡检数据，为后续分析和决策提供支持。

2 系统关键技术分析

2.1 无人机数据采集技术

2.1.1 无人机选型与搭载设备配置

根据桥梁结构特点和巡检要求，选择合适的无人机型号。多旋翼无人机操作灵活，适合对复杂结构桥梁进行近距离拍摄；固定翼无人机续航时间长、飞行速度快，适用于大型桥梁或长距离桥梁群的巡检。搭载高分辨率相机、热成像仪、激光扫描仪等设备，可获取桥梁表面的图像、温度和三维结构数据。

2.1.2 飞行路径规划

为确保无人机能够全面、高效地采集桥梁数据，需进行合理的飞行路径规划。采用基于三维模型的路径规划算法，根据桥梁的三维模型，结合无人机的飞行性能参数，规划出最优飞行路径。同时，考虑桥梁周边的障碍物和飞行限制，确保飞行安全。

2.1.3 数据传输与存储

无人机采集到的数据，通过无线通信技术实时传输到地面控制站。为保证数据传输的稳定性和安全性，采用加密传输协议，并对数据进行压缩处理，减少数据传输量。地面控制站将接收到的数据进行存储，建立桥梁巡检数据库，为后续数据分析和处理提供数据支持。

2.2 病害识别与评估算法

2.2.1 图像预处理技术

采集到的桥梁图像往往存在噪声、光照不均等问题，需要进行预处理。采用中值滤波、高斯滤波等方法去除噪声，利用直方图均衡化、同态滤波等技术改善图像的光照条件，提高图像的清晰度和对比度，为后续病害识别提供高质量的图像数据。

2.2.2 深度学习在病害识别中的应用

深度学习算法在图像识别领域取得了显著成果，在桥梁病害识别中也得到广泛应用。常用的深度学习模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。以CNN为例，通过构建多层卷积层和池化层，自动提取图像的特征，并利用全连接层进行分类，实现对桥梁裂缝、剥落等病害的准确识别。为提高识别准确率，采用迁移学习和数据增强技术，利用已有的大规模图像数据集进行预训练，并对桥梁图像进行旋转、缩放、裁剪等操作，扩充训练数据集[1]。

卷积神经网络通过卷积层中的卷积核在图像上滑动，进行卷积运算，提取图像的局部特征。池化层则对卷积层输出的特征图进行降采样，减少数据量的同时保留主要特征。在桥梁病害识别模型构建时，根据病害特点调整卷积核大小、层数以及池化方式。如识别细微裂缝时，采用较小的卷积核捕捉细节特征；识别大面积剥落病害时，通过较大的卷积核获取整体特征。在参数设置方面，通过多次试验，确定学习率、迭代次数等关键参数，防止模型出现过拟合或欠拟合现象，以提升模型对桥梁病害识别的准确率与泛化能力。

2.2.3 病害评估模型

在病害识别的基础上，建立病害评估模型。综合考虑病害类型、尺寸、位置以及桥梁结构的力学性能，利用有限元分析等方法，评估病害对桥梁结构安全的影响程度。根据评估结果，制定相应的桥梁养护策略。

3 系统集成与应用策略

3.1 系统集成技术

3.1.1 多模块数据融合

将无人机数据采集模块、图像预处理模块、病害识别模块、病害评估模块和数据管理模块进行集成，实现各模块之间的数据共享和协同工作。采用数据接口标准，确保不同模块之间的数据能够准确、快速传输。通过多模块数据融合，提高系统的整体性能和稳定性。

3.1.2 物联网技术的应用

借助物联网技术，将无人机、地面控制站和远程服务器连接成一个有机整体。实现对无人机巡检过程的远程监控和控制，以及对巡检数据的实时分析和管理。同时，通过物联网技术，将桥梁巡检系统与桥梁管理信息系统进行对接，为桥梁管理者提供全面的桥梁安全信息。

3.1.3 云平台部署

将桥梁病害智能识别与评估系统部署在云平台上，充分利用云平台强大的计算资源和海量存储资源。在计算方面，云平台可并行处理大量图像数据，大大缩短病害识别时间，提升系统运行效率。在存储方面，海量数据得以安全存储，且方便随时调取。云平台部署还具有便捷的升级和维护特性，开发团队能在线更新系统功能，无需繁琐的现场部署，显著降低系统建设和运营成本，让系统始终保持在最佳运行状态[2]。

3.2 应用推广策略

3.2.1 与桥梁管理部门合作

与桥梁管理部门建立合作关系，了解其实际需求，为其提供定制化的桥梁巡检解决方案。通过实际项目应用，验证系统的有效性和可靠性，积累应用经验，为系统的进一步推广奠定基础。

3.2.2 开展技术培训

为提升桥梁巡检人员的业务能力，为其开展专业技术培训。培训内容涵盖无人机操作技巧，包括起飞、降落、复杂环境飞行等；系统使用方法，如数据采集流程、病害识别操作等；以及数据分析技能，让巡检人员能解读分析报告。通过理论讲解与实操演练相结合的方式，确保巡检人员熟练掌握各项技能，从而在实际工作中正确应用系统，充分发挥系统效能，保障桥梁巡检工作的高效开展。

4 结语

本文围绕基于无人机巡检的桥梁结构病害智能识别与评估系统开发展开研究，阐述了系统开发的必要性、架构与功能，分析了系统的关键技术，提出了系统集成与应用策略。展望未来，随着人工智能、物联网、大数据等技术的不断发展，基于无人机巡检的桥梁结构病害智能识别与评估系统将不断完善和升级。进一步加强技术创新，推动多学科交叉融合，完善行业标准规范，培养专业技术人才，将有助于提高桥梁巡检的智能化水平，保障桥梁结构的安全稳定，推动道路与桥梁隧道工程领域的可持续发展。

参考文献

[1]池晓壮，刘子维.基于无人机三维精细建模的桥梁损伤检测[C]//中国地球物理学会.2023年中国地球科学联合学术年会论文集——专题十三 无人机地球物理技术、专题十四 地球物理人工智能和信息技术进展.防灾科技学院;中国地震局地震研究所;，2023：20-21.

[2]张浩男.钢筋混凝土桥梁损伤及加固技术研究与应用[D].华北水利水电大学，2023.