无人机应用公路桥梁巡检竞赛项目展示【二】

为深入贯彻落实党中央、国务院关于发展低空经济的工作部署，促进低空经济在交通运输领域创新发展，加快推进无人机技术在公路桥梁巡检领域的应用，进一步提升桥梁养护的智能化与精细化水平，由交通运输部公路局指导、中交公路规划设计院举办无人机应用公路桥梁巡检竞赛。

从今天开始，我们将对此次进入决赛的参赛队伍及其优秀案例进行推送，进一步展示我国无人机在公路桥梁巡检方面的应用能力。

本期所展示的优秀申报项目

1.高速公路桥梁智能巡查及安全风险态势感知技术研究与应用

2.基于AI智能算法的无人机桥梁盲区检查

PJT. 1

申报项目名称

高速公路桥梁智能巡查及安全风险态势感知技术研究与应用

申报单位

安徽交通数智科技有限公司

申报单位简介及资质情况

安徽交通数智科技有限公司隶属于安徽交控集团，是集团低空经济产业统一发展平台和实施主体。集团运营5364公里高速公路，可提供道路勘察设计、路面桥梁监测、施工安全监管、服务区安全监管等内部低空场景。交通数科公司依托这些丰富场景资源先行先试，积累低空场景建设运营能力，形成可复制推广的产品模式统一对外输出。

在低空领域，公司具备“民用无人驾驶航空器运营合格证”等6项资质，拥有《交通低空智联管理服务平台》、《水路航道低空无人机管理服务平台》、《高速公路无人机巡查服务平台》、《时空数据高性能采集和处理系统》等8项低空相关软件著作权证书。

无人机执照培训方面，公司已在合肥、六安、淮北、蚌埠、安庆、滁州等市共设置19个无人机执照培训点和22个报名咨询服务点，顺利承接滁州消防救援支队、滁州某部队、中科星图、高速传媒、合巢芜管理处等单位无人机操控员执照培训业务。同时，培养内部无人机操控员及教员10余名，完成“‘飞’常皖美”小程序平台开发，逐步打造低空飞行服务品牌。

公司自主研发的安徽交通低空管理服务平台自2024年底投入使用，春运期间，利用无人机远程自动操控作业，累计出动无人机1500余架次，飞行时长250余小时，飞行里程超过2500公里，形成巡检报告800余份。通过无人机+AI技术，实现交通违法行为和异常事件自动识别，有效提升巡查效率和异常事件发现及时率。

技术方案

1.工程概况

马鞍山长江公路大桥位于安徽省马鞍山市，是连接巢湖市和马鞍山市的过江通道。路线全长约36.274千米，其中，跨江主体工程长11.209千米，分为左汊桥、右汊桥两部分。其中，左汊桥为三塔两跨悬索桥，主梁跨径为2×1080米，桥长、跨高、结构复杂，通航要求高、风力环境强。

马鞍山长江公路大桥悬索桥

桥梁主要巡查难点集中于结构病害高空分布广、桥下空间遮挡重、缆索系统病害隐蔽性强、巡检周期要求频密等，急需通过无人机等新型巡查方法来弥补日常巡查的不足。现有无人机主要通过手动飞行方式进行桥梁养护巡查，存在巡检操作不规范、采集数据质量参差不齐，智能化分析难度大、识别率低等问题。

通过无人机智能巡检，能有效解决现有无人机应用中的数据标准化、分析智能化等关键瓶颈，实现全自动化巡查作业，有效覆盖人工难以到达的检查区域，及时发现隐患，提高日常巡查效率和频率，是跨江桥梁巡查的重要补充。

2.巡检内容

通过无人机对马鞍山长江公路大桥主塔、主缆、索夹、锚碇及桥下主体结构等进行日常巡查，及时发现混凝土裂缝、剥落、蜂窝麻面，伸缩缝堵塞等病害问题。

（1）桥面结构：桥面铺装、伸缩缝等部位。

（2）上部结构：主塔、主缆、索夹、梁体侧面及防撞墙、底板等部位。

（3）下部结构：支座、锚碇、桥墩等部位。

3.无人机型号及参数

基于桥梁养护无人机巡查需求及环境特点，从作业流程、效果、硬件性能等多个角度对多款不同型号的主流无人机进行比选，建立无人机适用性指标体系。在此基础上，采用TOPSIS多目标决策分析方法对无人机的参数指标进行综合求解，获取最优设备方案，最终确定大疆Matrice 350 RTK无人机作为桥梁巡查机型。

4.航线规划方法

（1）三维点云建模

通过M350 RTK无人机搭载禅思L2对桥梁进行数据采集，通过数据处理后生成点云模型，用于桥梁巡查航线的准确规划。

（2）航线规划

在系统平台中，基于点云模型对桥梁主塔、主缆、索夹、伸缩缝、支座、锚碇、桥墩等巡查部位进行航线规划，根据采集范围确定无人机相对距离、拍摄角度等参数。

5.数据处理流程

（1）无人机数据采集回传

通过系统平台一键下发任务至无人机，无人机自动执行航线任务，执行任务后数据自动回传系统平台。

高速公路桥梁无人机智能巡查系统

（2）桥梁表观病害定性识别

构建基于深度学习的算法模型，对YOLOv8算法模型进行改进，用高效多尺度卷积模块（SEF）替换了C2f中的标准卷积，通过在SPPFE模块中引入EMA注意力机制来改进卷积，实现混凝土裂缝、剥落、蜂窝麻面，螺帽松动，伸缩缝堵塞、焊缝断裂、锚固区裂缝等桥梁病害定性识别。

（3）桥梁病害定量识别

针对混凝土裂缝等病害进行定量识别，利用改进后的DeepLabV3+模型对YOLOv8输出的病害图像进行分割处理，将图像中的病害分割为裂缝、剥落等类型。通过基于HSV色彩空间和形态学的图像处理算法识别混凝土裂缝宽度，实现裂缝定量信息识别，提升裂缝宽度计算的准确度。

病害信息提取

（4）桥梁病害纹理贴图定位

通过高斯泼溅技术生成桥梁实景三维模型，构建桥梁数字底座。对桥梁病害纹理图像和实景三维模型进行空间立体匹配，实现坐标系转换。通过纹理映射方法，将影像中的表观病害纹理信息映射到桥梁三维模型中，实现病害位置映射和量化呈现。

（5）巡查结果报告

根据标准模版系统自动生成巡查报告。

巡查报告展示

7.巡检取得的成果

（1）形成无人机巡查数据采集标准

通过采用不同拍摄高度、距离、拍摄角度、变焦倍数等开展大量巡查、试验，统一数据采集标准，形成了桥梁无人机巡查数据采集规范化要求，采集符合养护管理要求的图像数据，同时为数据智能分析提供标准化数据。

（2）桥梁三维数字底座构建

将无人机采集的航摄照片导入高斯数据处理软件，通过高斯泼溅技术处理建模，生成实景三维模型，构建桥梁三维数字底座。将传统Mesh模型与高斯模型进行对比，可以看出高斯模型整体效果更好，细节表现的更加精细准确。

高斯模型局部图

Mesh模型局部

高斯模型局部

（3）桥梁病害定性识别

通过改进的YOLOv8算法模型对无人机获取的桥梁高清影像进行定性识别，判断病害类型，包括混凝土裂缝、剥落、蜂窝麻面，螺帽松动，伸缩缝堵塞、焊缝断裂、锚固区裂缝等。

（4）桥梁病害定量识别

通过图像分割＋图像处理算法实现病害定量信息识别，分析病害尺寸，包括裂缝宽度等。

（5）桥梁病害定位

通过投射定位技术将病害信息精准映射至实景三维模型对应位置，在三维模型上进行贴图定位，实现病害的可视化呈现与精准定位，持续观测病害发展趋势。将贴图后的病害位置与三维模型病害位置进行对比，定位误差小于10cm。

病害定位可视化显示

问题与建议

1.存在问题

（1）桥梁病害定量识别精度待提升。

无人机采集的病害图像角度差异较大，使得图像处理算法通过像素点计算的病害面积、长度、宽度等参数存在明显误差。同时，行业缺乏统一的精度评估标准与多源数据（如红外、超声数据）交叉验证机制，导致定量识别结果可靠性低，无法匹配桥梁精细化养护的高精度数据要求。

（2）桥底结构巡查数据获取难。

由于桥底空间相对封闭，无人机GPS定位信号极易受桥梁结构遮挡、金属构件干扰，出现信号不稳定甚至丢失的情况，导致无人机定位精度下降，飞行轨迹偏离预设航线，难以对桥底关键部位进行精准拍摄。

2.改进建议

（1）优化数据采集流程。

采用“预规划航线+实时动态修正”模式，结合历史检测数据预设飞行路径，飞行中通过传感器实时调整姿态，减少复拍次数，保障数据质量。

（2）制定精度评估标准。

建立病害定量识别精度分级体系（如一级精度：误差≤5%，二级≤10%），明确不同养护场景的精度要求，并定期对检测结果进行实地抽样验证，确保数据可靠性。

核心技术

1.无人机型号

Matrice 350 RTK无人机，六向定位避障，飞行时间长达55分钟，最大可承受六级风，传输距离远达20公里，防尘防水，抗干扰能力强，内置高性能RTK模块，可挂载广角相机、变焦相机、激光雷达等多种传感器。

2.AI算法优势

通过开发智能识别算法，实现混凝土裂缝、蜂窝麻面、剥落，螺帽松动，伸缩缝堵塞、焊缝断裂、锚固区裂缝等病害识别，能识别到0.2mm的裂缝，每个应用样本场景均达到5千以上。当前在全国范围内开展大量试点应用，有大量的样本数据，算法优化空间大。

PJT.2

申报项目名称

基于AI智能算法的无人机桥梁盲区检查

申报单位

贵州黔通工程技术有限公司

申报单位简介

贵州黔通工程技术有限公司成立于2014年12月29日，隶属于贵州高速公路集团有限公司，总部位于贵州省贵阳市国家高新技术产业开发区。公司主营业务涵盖公路、桥梁、隧道等交通工程的检测、监测和技术研发，具备建设工程质量检测及公路水运工程试验检测资质。截至2025年，公司已获得高新技术企业（2022年）、A级纳税人（2023年）、科技型中小企业（2024年）认证，并拥有30余项专利及软件著作权。2024至2025年间，公司参与多个省级试点项目及高速公路检测服务采购，具体项目包括2024—2025年公路边坡监测部级试点项目、2024—2025年第一批高速公路桥梁国高结构健康监测系统建设项目、2025年隧道定期检查项目等。

项目简介

贵州地处云贵高原东部，北有大娄山脉，东北有武陵山脉，西北有乌蒙山脉，苗岭山脉蜿蜓于中部，高山深谷、沟壑纵横，地质条件复杂、岩溶极其发育，是全国唯一没有平原支撑的省份，山地与丘陵面积占比高达92.5%。截至2023年5月，全省已建成公路桥梁逾2.8万座，涵盖当今世界各类桥型，被誉为“桥梁博物馆”，充分体现了贵州在桥梁建设领域的先进水平和多样性。

G56杭瑞高速（毕都段）K1926-K1941段，路线全长约15公里，起点位于野玉海收费站，终点止于北盘江大桥。本路段基础设施类型齐全，结构形式多样。从地形地质条件来看，本路段穿越了多个深切峡谷和高陡边坡区域，地形起伏剧烈，地质构造复杂，存在不少潜在的安全隐患点。由于部分桥址周围环境险峻，坡度较大，沿线岩溶地貌占比超‌60%‌，地下溶洞、暗河密集，5座隧道穿越‌高瓦斯煤系地层‌，褶皱断裂交错，岩体破碎带分布广泛，局部存在煤系砂页岩及泥质岩层，坡体稳定性差，受地质条件影响，路段桥梁桥下边坡安全隐患突出，导致人工巡检面临较大挑战，难以全面覆盖，存在许多检测盲区。工程设施分布密集且结构形式复杂多样，具有较强的代表性与示范意义。

高边坡段落长度340m，最大高度72m，为8级边坡，自然边坡坡度约19°，上覆第四系残坡积碎石土厚度较大，厚度约20~30m，覆盖层主要为坡洪积碎石土，节理裂隙发育。

G56杭瑞高速毕都段北盘江大桥，跨越贵州省六盘水市水城区都格镇和云南省宣威市普立乡。大桥跨越云贵两省交界的北盘江大峡谷，主桥为钢桁梁斜拉桥，全长1341.4m，桥面至谷底垂直高度565m，相当于200层楼高度；大桥东塔高269m，位于水城县都格镇，西塔高247m，位于云南省宣威市普立乡。主跨720m，2013年开工建设，2016年12月29日建成通车。

主跨为1*70m箱形拱桥，位于深沟隧道与耿家屋基隧道中间，地处深切沟谷。

资质情况

贵州黔通工程技术有限公司，隶属于贵州高速公路集团有限公司，在本项目实施阶段，实施单位申报《民用无人机企业服务能力等级资质证书》并获批；具备中国民用航空局颁发的《民用无人驾驶航空器运营合格证》。

民用无人驾驶航空器运营合格证

技术路线

1.作业流程

(1)无人机管控平台搭建

建立一个集成了航线规划、巡查作业监控及成果管理等核心功能的控制平台，实现对桥梁三维点云数据、模型、影像以及病害统计数据的高效共享与深度分析，为公路维护提供全面的数据支持和技术保障；开发无人机自动路径规划子程序，实现桥梁日常巡查存查的自动化路径规划。

飞行方案优化

飞行航线规划

系统平台搭建

(2)弱信号情况下的飞行控制

对于山区桥梁桥下无卫星信号时，采用激光雷达+北斗/GPS双模融合技术，通过SLAM算法实现厘米级定位，通过北斗/GPS预设飞行航线以及激光雷达导航病害精准实时定位，根据桥体结构动态调整飞行高度与角度，确保无人机在桥墩底部、梁体间隙等区域稳定飞行‌。

(3)结构三维建模

利用无人机平台搭载三维激光扫描技术，对试点路段桥下结构进行详细三维扫描和建模，对选定试点路段桥下环境执行多轮次数据采集任务，为后续的模型更新与性态进行预测。

数字高程模型

点云模型

(4)数据处理

①实时传输与边缘计算

通过5G双链路传输高清影像与激光点云数据，支持桥下无网络环境下的本地存储与事后回传‌。

建立病害算法模型，搭载AI芯片云台，在飞行中边缘端实时识别、分析、输出锈蚀、蜂窝、麻面、剥落、白华等病害，分析与生成结构化检测日志‌。

②高精度建模基于激光点云生成桥下毫米级三维模型，测算结构变形量‌。

病害识别与标注

2.异常处置机制

(1）巡查与智能识别体系

多模态数据融合分析：结合4K影像、多光谱数据与毫米波雷达，构建三维点云模型，同步检测裂缝、锈蚀、基础冲刷等多元病害。

异常行为动态感知：基于YOLO框架与识别技术，区分结构变形与光影干扰，支持昼夜及恶劣天气作业。

(2）协同处置

自适应路径优化：突发障碍触发算法动态重新规划航线，毫米波雷达构建3D点云地图，精确避障响应，保障桥梁盲区持续巡查。

问题与建议

1.存在问题

（1）飞控与航线执行精度仍存在误差

由于桥梁结构复杂、高差悬殊、RTK信号遮挡频发，加之高空峡谷区域电磁环境复杂，部分飞行任务中仍出现航线偏移、姿态不稳、相机失焦等问题，导致关键构件（如斜拉索锚固段、桥塔顶部、桥底死角）采集图像模糊或缺失，形成巡检盲区，影响AI识别与后续建模分析的连续性。

（2）AI模型泛化能力与数据适应性仍待优化

目前模型主要适配标准光照与正视角度条件，对于低光、反光、杂物遮挡等复杂场景容易出现病害漏识、误判或置信度不稳定等问题，影响AI识别结果的可用性和结构状态评估的准确性。因此亟需持续扩大样本规模，丰富病害工况类型，构建更具泛化能力的多场景、多构件高质量样本库，并开展模型迭代训练，提升AI识别系统在真实巡检场景中的实用性与可靠性。

（3）无人机桥梁智能巡检尚未成规模

贵州高速公路集团有限公司作为牵头的路网管理和运营单位，虽已开展项目试点，但当前仍未建立系统化的部署与运营机制，尚处于“个别桥梁、局部验证”的状态，相关技术成果未与日常养护体系深度融合。此外，平台系统目前为独立运行，尚未实现与桥梁养护、结构监测、应急调度等业务系统的全面对接，导致智能巡检成果难以嵌入日常管理流程，形成数据孤岛，影响效率与决策价值。

（4）缺乏上位政策与专项资金支持

本次试点在技术路线上已初步验证了“无人机+AI”在桥梁巡查中的可行性与实效性，但从行业层面来看，尚缺乏交通运输部层面的专项政策支持与财政引导机制。试点项目开展主要依赖企业自筹与省级统筹投入，尚未形成国家层面的系统部署安排，一定程度上制约了无人机智能巡检在全国范围的推广落地。

2.改进建议

（1）强化飞控系统感知与姿态控制

建议研发或选用支持RTK+视觉惯导融合定位的高性能飞控系统，同时在桥底/峡谷等遮挡区域设立中继定位基站或视觉锚点，确保GNSS失锁时可通过视觉SLAM保持稳定姿态；同时制定构件级航线规划准则与悬停采集动作库，结合多镜头切换、角度调节策略，提升图像清晰度与关键部位采集完整性。

（2）构建AI模型更新云平台

建议依托现有桥梁巡检平台开发“AI模型更新中台”模块，构建识别模型持续演进的技术体系，推动算法从一次部署向常态化优化迭代转变，实现AI识别模型的在线优化和自动升级。同时，针对桥梁实际巡检中出现的低光、反光、遮挡、雨雾等复杂工况，建议持续补充高质量、多标签病害样本，细化图像标注维度，明确病害类型、背景噪声等级、构件类型、光照参数等信息，构建多角度、多构件、多季节的“全工况训练数据集”，为模型泛化能力提供扎实的数据支撑。

此外，建议结合高速公路实际养护需求，将应用场景分为桥梁、边坡、隧道、交安附属设施等，进行针对性AI识别模型开发与部署，各类模型基于统一平台框架部署，可按需定制结构、输入格式与推理参数，并在任务调度过程中由系统自动匹配最适用的识别模型进行边缘推理，提升算法调用效率与识别结果的准确性，满足多设备、多作业场景下的实际应用需求。

（3）推动无人机智能巡检试点工程系统化部署

贵州高速公路集团已具备成熟的技术基础、组织保障和项目管理能力，建议在本次试点成果基础上，进一步系统化部署低空无人机智能巡检体系，并逐步纳入养护常态化体系之中：构建“无人机巡检+AI分析+数据平台”一体化作业框架，统一软硬件平台接口、病害识别标准、成果上报流程，推动全省高速公路关键桥梁统一管理模式；分区域部署无人机平台，结合实际桥梁密度和地形特点，在重点桥隧区布局固定或移动式无人机场，形成区域巡检网络化运行能力；统筹整合现有运维决策平台、BIM系统与结构监测系统，实现数据融合共享、任务协同调度与综合风险预警，提升全生命周期养护决策的科学性。

通过将智能巡检体系纳入贵州高速日常养护机制，在未来实现对省内关键桥梁的常态化覆盖巡检，探索出可复制、可推广的“高速集团主导+属地落地+平台联通”运营模式。

（4）争取交通运输部专项资金与政策支持

以“无人机+AI识别”为核心的智能巡检模式，已在本试点中取得良好示范效果，具备推广应用的现实基础和技术成熟度。建议由贵州省交通运输厅牵头，向交通运输部争取专项资金与政策支持，从顶层制度层面推动无人机巡检技术在更大范围内落地，具体包括：设立“基础设施低空智能巡检应用专项资金”，支持高原山区、桥隧密集区等典型复杂路段率先部署；出台《交通基础设施低空智能巡检技术应用指导意见》，从成果认证、数据对接等方面提供配套政策支撑；将AI识别成果纳入桥梁检测相关规范，明确“AI辅助识别结果”可作为评估参考依据，增强价值承认。

组织机构

中交公路规划设计院有限公司

中交公规土木大数据信息技术（北京）有限公司

江苏润扬大桥发展有限责任公司

《桥梁》杂志社

媒体支持

《桥梁》杂志社

桥梁视界

专家评审委员

桥梁工程、无人机技术、AI算法等领域专家

组委会

中交公路规划设计院有限公司

组委会秘书处

中交公规土木大数据信息技术（北京）有限公司

联系人和联系方式

中交公路规划设计院

刘芳亮　13718001749

交通运输部公路局

郝朝伟　010-65292735

《桥梁》杂志社

郭海龙　13051886728

联系人：陈颖

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联系电话：18511928578

稿件投递

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