基于无人机与深度学习的桥梁表面病害智能检测技术应用研究

滢彬 黄(福建省交建集团工程有限公司，中国)

摘要

我国公路与市政桥梁常年裸露于室外环境，受荷载作用、环境天气变化及自身老化等因素影响，桥梁表面易出现裂缝、剥落、露筋、锈蚀等病害。传统人工检测存在效率低、危险性高、准确性差等问题，本文基于无人机低空航拍技术和深度学习影像算法，构建公路桥梁表面病害智能检测系统，设计合理的无人机巡检路线与拍摄方案，优化YOLOv8-Seg深度学习算法，实现公路桥梁表面病害的识别与定量化分析，同时搭建数据融合与三维平台可视化展示体系。

关键词

无人机巡检；深度学习；桥梁表面病害；智能检测；多源数据融合

参考

殷涛,殷亮,杨大海.基于无人机和视觉分析的结构表面病害识别检测研究[J].工程与建设,2025,39(05):1018-1022+1030.

刘睿.基于无人机的桥梁病害检测系统研究[J].北方交通,2024, (01):17-20.

赵荣欣,王枫,吴华勇,等.桥梁病害自动检测研究综述[J].施工技术(中英文),2023,52(09):1-6.

杜明贵.基于无人机的桥梁病害检测系统研究[J].科技视界,2025, 15(31):59-61.

付传清,王沈昕旸,舒江鹏,等.基于无人机巡检图像与BIM模型的桥梁病害自动化定位研究[J].建筑科学与工程学报,2025,42(05): 135-144.

DOI: http://dx.doi.org/10.12345/gcjsygl.v10i7.38046