无人机应用公路桥梁巡检竞赛项目展示【四】

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.重庆市山区国省干线公路桥梁无人机智能巡查应用示范

2.杭州湾跨海大桥低空无人机公路巡检试点

PJT. 1

申报项目名称

重庆市山区国省干线公路桥梁无人机智能巡查应用示范

申报单位

重庆市公路事务中心

中铁长江交通设计集团有限公司

重庆市交通工程质量检测有限公司

申报单位简介及资质情况

申报单位：重庆市公路事务中心、中铁长江交通设计集团有限公司、重庆市交通工程质量检测有限公司

1.重庆市公路事务中心

作为重庆市公路建设、养护、运营管理的重要参与单位，长期致力于保障重庆公路的畅通、安全运行。近年来，中心以重安全、保畅通、提效率、优服务、降成本、减排放为目标，在数字化转型升级和低空技术应用方面开展了大量工作，成效显著。

2.中铁长江交通设计集团有限公司

是本项目的主要实施单位，作为集公路、水运、市政、建筑等规划咨询、勘察设计、检测养护及工程总承包于一体的综合型设计咨询企业，公司致力于为交通行业提供全寿命周期一体化综合解决方案。在勘察设计、数智交通、智慧运维等领域推动研发，培育创新平台，以科技创新引领企业与行业高质量发展。

3.重庆市交通工程质量检测有限公司

是本项目的技术支撑单位，围绕“公路养护医院 ”的功能定位，为社会提供了“检测评定、管养决策、设计处治、材料应用、数据运维 ”五大环节为核心的全寿命周期服务体系，致力于推动交通基础设施建设与运维的智能化、数字化发展。研发的具有自主知识产权的图凌智检无人机系列产品，在重庆、北京、贵州、甘肃等多省市开展了低空巡查、桥梁检测、建设项目安全监管等多场景应用，有效提升了行业技术应用水平和管理效率，为低空技术在交通行业的规模化推广积累了经验。

技术方案

1.工程概况

本次试点以重庆市渝北区G351线周家山大桥、向阳庙大桥和大岚垭大桥为依托工程，三座桥梁均为双向两车道公路桥，周家山大桥全长858.32米，跨径布置复杂；向阳庙大桥全长326.32米，主桥为预应力混凝土连续刚构桥；大岚垭大桥全长145.00米，上部结构为预应力混凝土T梁。依托项目为典型的山区公路桥，桥位处地形复杂，路线纵贯深切峡谷、高墩大跨，部分区域卫星信号难以稳定覆盖，部分区域卫星信号难以稳定覆盖，无人机巡检工作难度大。

周家山大桥平面

周家山大桥立面

向阳庙大桥平面

向阳庙大桥立面

大岚垭大桥平面

大岚垭大桥立面

2.工作内容与技术路径

（1）现场勘察与航线规划

根据桥梁结构特点和现场勘察情况制定航线。现场选取桥梁端部特征点作为基准点，采用环形飞行路径对桥面设施进行巡检。在规划航线时，充分考虑桥梁高度、周边环境（如高压线位置、环境风速）等因素，确保无人机飞行安全。同时，设置合理的飞行速度、云台角度和焦距，如航线速度不大于3m/s，云台角度0至-10°，焦距1-2倍，保证所拍部件在屏幕内不小于1/3等，以获取高质量检测数据。

向阳庙大桥航线规划

（2）巡检数据采集

桥梁巡检数据采集主要分为常规巡检和桥下复杂区域巡检两部分。

常规巡检主要针对桥梁上方、侧面、周边等开阔区域，应用图凌-畅巡无人机开展航线规划后的自主巡查，内容主要包括梁体、桥墩、桥台是否存在裂缝、剥落、露筋等病害；栏杆是否损坏、人行道板有无断裂、排水系统是否堵塞、伸缩缝和支座是否正常等；桥梁基础有无冲刷、掏空、裂缝等问题。

桥下复杂区域巡检主要针对桥梁底部、支座、桥柱隐蔽部位以及山谷遮挡处等狭小区域，应用图凌-桥检无人机，飞手手动控制无人机开展局部精细化巡查。如检查桥梁底部有无裂缝、混凝土脱落、钢筋锈蚀；桥柱隐蔽部位有无病害；桥梁支座是否存在变形、脱空等。

（3）巡检数据

巡检数据成果主要包括桥梁病害识别及激光点云模型。

机载边缘端AI相机实时采集数据进行分析处理，输出超高清晰照片，提供数据病害分类以及初步定性、定量、定位计算，可显示拍摄距离、GSD像素点大小、病害相对位置等信息，极大提高巡检数据的处理效率。利用搭载AI识别算法的云端及PC端平台开展病害的更精准识别及专业化处理，对采集到的数据，特别是微小裂缝等进行去噪、对比度调整，智能批量识别0.1毫米以下宽度裂缝，实现多次巡查后的病害跟踪与比对分析，同步生成巡检报告

巡检过程中同步采集桥梁的激光点云模型，配合建模软件可快速生成桥梁三维模型，为结构数字孪生、病害可视化等功能的实现提供数据基础。

边缘端病害实时识别

云端病害复核识别

周家山大桥点云模型

向阳庙大桥点云模型

大岚垭大桥点云模型

3.无人机选型

选用中铁长江设计自研的图凌系列无人机：图凌—畅巡、图凌—桥检开展巡查工作。

图凌—畅巡

600*600*300mm（展开，不含旋翼），380*307*313mm（折叠）；

最大飞行距离10KM；支持激光雷达集成；

最大飞行速度12m/s，抗7级风；

支持快速迭代开发及定制化场景适配。

图凌-畅巡（上置云台版本）

图凌-畅巡（下置云台版本）

图凌—桥检

600*600*300mm（展开，不含旋翼）380*307*313mm（折叠）；最大飞行距离10KM；支持激光雷达集成；

最大飞行速度12m/s，具备7级抗风能力；

激光雷达，双冗余RTK，高精度定位以及定向系统。

图凌—桥检

4.研究成果

（1）发明专利3项《一种基于桥梁检测的无人机导航定位方法》、《一种基于无人机的桥梁病害检测方法》以及《一种桥梁病害的面积检测方法》；

（2）外观设计专利1项《无人机云台》；

（3）软件著作权2项《图凌无人机桥梁智能检测系统V1.0》和《图凌无人机巡视巡查系统V1.0》；

（4）牵头编制的《公路桥梁无人机桥梁病害检测标准》、《铁路桥梁无人机巡检技术规程》已获立项；

（5）《桥梁工程无人机巡检技术规范》正在申请标准修订。

问题与建议

1.完善空域申请机制，提升巡查效能

优化公路资产区域内的空域审批机制，通过建立统一平台、简化审批流程、动态空域调配等手段，缩短公路常态化低空巡查的空域审批时间；通过试点“无人机巡查专用走廊”等方式，划定常态化巡检航线，为无人机公路巡查的大规模应用推广创造有利条件。

2.进一步加强标准化建设

目前的无人机巡查技术迭代快，缺乏统一的行业标准规范，设备参数、数据格式、操作规范等不统一，建议行业建立统一的巡查技术标准，进一步规范巡查作业流程，完善行业应用从业人员执业资格标准。

3.进一步强化安全保障措施

要实现公路无人机巡查的大规模推广，场景应用各环节的安全保障有待进一步提升。在无人机设备方面，应要求无人机通过硬件设计上增加多重安全防护措施、配置高精度的避障传感器、提升抗风抗雨能力等措施提高安全性能。建立完善的低空巡查安全作业要求、监督机制和应急机制，降低作业过程安全风险。

4.持续开展核心技术攻关

开展长续航技术研发，探索新型电池材料与电池技术，提高电池的能量密度，增加无人机的续航时间。鼓励智能数据分析技术创新，利用人工智能、机器学习 等技术，对无人机采集的海量数据进行高效、智能的分析处理，以适应不断扩展的场景需求。

团队简介

重庆市公路事务中心联合中铁长江设计组建了一支跨学科、跨领域的低空应用创新团队，团队成员具备丰富的行业经验和深厚的专业知识。在无人机桥梁巡检项目中，各方充分发挥自身优势，共同致力于无人机硬件、飞控系统、AI识别算法模型以及数据平台管理等技术研发、项目实施和成果推广，为提升桥梁巡检智能化水平贡献力量。团队秉持创新、协作、专业的精神，致力于无人机桥梁巡检技术的研发与应用，通过不断探索和实践，构建了先进的桥梁无人机智能巡查体系，为桥梁安全保驾护航。

核心技术

核心技术1：无人机多传感耦合自主导航定位技术

自主研发的激光雷达与GNSS多传感器耦合定位技术，使无人机可以在无卫星定位条件下的稳定飞行，同时高精度输出病害位置信息，提升了飞机在复杂条件下的适应能力，大幅减少巡检作业过程中的失控风险。

核心技术2：桥梁病害高精实时AI识别技术

无人机搭载了自主研发的高性能AI相机，兼具高清成像、TOF测距和AI计算分析功能，无人机在检测过程中可同步对病害进行定性和定量标注，自动输出检测数据结果，实现了桥梁 智能检测 “四个实时”：实时部署自主飞行，实时建模可视化，实时病害定位、定性、定量，实时病害科学比对分析。

核心技术3：定制化的无人机荷载+多样化AI识别算法，支持丰富的场景应用拓展

无人机可搭载图像、视频、红外、激光雷达、喊话器等多类型荷载，结合自主研发的多场景AI智能算法，可以服务于基础设施巡查、桥梁病害精细化检测、施工安全监管、路政巡查执法等多场景，实现一键起飞、自主巡航、动态采集、实时识别预警，促进交通基础设施建设运维提质降本增效。

(1)图凌—畅巡

①可实现激光雷达+卫星信号导航定位自动切换；

②卫星信号导航下，航线规划、自主飞行、一键起降；

③搭载边坡、桥梁等AI算法模型，实现病害精准识别；

④无卫星信号导航和电磁干扰环境下稳定飞行，主动避障；

⑤搭载上、下云台+高性能相机，机载电脑；

⑥无基站辅助下可完成复杂环境飞控；

⑦多领域（桥梁/边坡/路面/大坝）巡查。

(2).图凌—桥检

①6100万像素全画幅高性能AI相机，机载电脑，100T边缘端算力，病害的实时定位、定性、定量分析输出；

②可实现激光雷达+卫星信号导航定位自动切换；

③卫星信号导航下，航线规划、自主飞行、一键起降；

④病害精准定位，直接输出相对位置信息(误差≤5㎝)；

⑤桥梁精细化算法AI智能识别，裂缝宽度识别精度为0.1mm；

⑥无卫星信号导航和电磁干扰环境下稳定飞行，主动避障；

⑦无基站辅助下可完成复杂环境飞控；

⑧实时数据回传与专业级病害AI分析。

PJT. 2

申报项目名称

杭州湾跨海大桥低空无人机公路巡检试点

申报单位

宁波市杭州湾大桥管理有限公司

申报单位简介及资质情况

1.宁波市杭州湾大桥管理有限公司

负责牵头申报杭州湾跨海大桥低空无人机公路巡检试点项目，主要成员单位包括宁波市公路与运输管理中心、长沙理工大学、贵州宏信创达工程检测咨询有限公司和浙江公路技师学院。宁波市杭州湾大桥管理有限公司负责杭州湾跨海大桥的运营养护，公司坚持“实干、实为、实效”的理念，围绕“做优养护名片”的根本任务，深耕大桥科学养管，在养护体系建设、数字化管理、数据积累、耐久性研究和四新技术应用等方面取得了优异的成绩。

2.宁波市公路与运输管理中心

宁波市交通运输局的直属单位，承担全市普通国省道建设、公路养护、道路客货运输和场站等行业管理的行政辅助工作。

3.长沙理工大学

土木与环境工程学院桥梁团队长期致力于无人机桥梁检测、图像拼接、病害识别、结构健康监测等领域的研究；从事视觉、激光雷达、惯导及其融合的无人机导航试验研究和桥梁的图像病害自动识别算法和软件开发。

4.贵州宏信创达工程检测咨询有限公司、浙江公路技师学院

拥有公路工程综合甲级及桥梁隧道工程专项资质，是大桥的检测服务单位。

技术方案

1. 工程概况

杭州湾跨海大桥是我国“五纵七横”国道主干线中同江～三亚沿海大通道和沈阳～海口高速公路跨越杭州湾的最便捷通道。大桥全长36公里，于2003年11月14日动工兴建，2008年5月1日通车运营，已累计通行车辆超2.4亿辆，日均车流量超6万辆。大桥的建成对促进长江三角洲经济区的发展，实现浙江省经济发展总战略，完善我国国道主干线系统具有重要意义。

2. 项目背景

随着大桥通行车流量的逐年增长，保障车辆通行和桥梁封道检查之间的矛盾日益凸显。面对这个难题，公司通过低空无人机技术另辟蹊径，从2018年开始采用无人机进行索塔外表观检测，2021年逐步试验无人机进行混凝土箱梁定检。经过几年的摸索和经验积累，在检测单位、技术支撑单位的共同努力下，开发出了混凝土梁底板无信号区域精准导航、桥梁图像拼接、病害智能识别等关键技术，实现无人机对桥梁的智能巡检。

目前，桥梁定检已没有了封道示警区域和桥梁检查车，取而代之的是一辆停在应急车道上装载无人机黄色的检测车。在检测人员的操控下，无人机从皮卡车平台起飞，在箱梁下方按照设定的航线自动飞行，记录检测数据，主梁各部位的检测图像，实时传输到检测人员手中的遥控器。

3. 检测方案

（1）总体技术方案

采用大疆行业无人机经纬M350为飞行平台，根据桥梁检测位置的不同制定相应技术方案，分为：GNSS友好区域和GNSS拒止区域。两项不同导航技术并集合共用地面控制站和云端处理平台，通过以下五个步骤实现杭州湾跨海大桥三座桥塔和混凝土箱梁巡查的全流程自动化。

（2）导航规划与巡检

航线规划：

预先制定无人机巡检航线，采用视觉—惯性融合自主导航技术，替代GNSS信号，实现高精度导航。

自主巡航：

无人机按设定航线自动巡航盲区构件，SLAM算法持续校正位姿偏差，确保飞行按照规划平面位置飞行；高度方向实时调整，实现拍摄点距桥梁底板或翼缘板表面恒定；并实时六向避障。

（3）图像拼接和三维重建

采用基于深度学习与神经辐射场（NeRF）的高精度无人机图像拼接技术，将拍摄照片进行精准拼接，通过拼接技术对结构物进行三维重建。

（4）病害自动识别

无人机完成图像采集并将数据回传后，平台集成了基于深度学习的YOLOV8-Seg实例分割算法，具备对混凝土桥梁的裂缝、剥落、锈蚀、露筋等11种病害的精准检测能力。可在像素级对病害目标进行分割和标注，不仅识别出病害的类型与位置，还提供精准的轮廓信息。

（5）总体展示和处理系统

将高清图像中的病害识别与三维数字桥梁模型关联位置关系，形成可视化检测成果，支持空间定位和历史数据对比。

4.试点成果
本次试点完成了杭州湾跨海大桥南 、北航道桥3座索塔，以及单幅20公里混凝土箱梁底腹板的无人机外表观检测。项目累计上桥作业30天，每日巡检飞行时间约4至6小时，每台无人机按照预设航线进行平行作业，两台无人机累计飞行时长超过300小时，飞行速度为1.5m/s至2.0m/s，完成图像采集量超过20万张，图像数据总量达到1.5TB。

5.项目效益
提高巡检作业效率，降低安全作业风险。相比于传统的“蜘蛛人”和桥检车的检测方式，显著提升检测效率，将单座索塔外表观检测时间降低到1天，同时消除了检测人员的安全作业风险。

降低巡检作业成本，减轻封道对社会通行车辆的影响。经测算，采用无人机巡检相较传统检测方式，每年可节约成本20%。同时作业仅需要短暂占用应急车道，减轻封道对社会通行车辆的影响，减少社会车辆的通行时间，提升了整体社会经济效益。

提升病害检测水平。通过无人机自动化检测和高清图像拼接，建立了全数字化、可视化、高精度、可溯源的桥梁检测成果展示系统，有利于消除检测盲区，统一病害识别标准，精准定位病害。

问题与建议

1.因为目前规范体系要求定期检查时必须对结构物表观进行抵近检查，采用无人机采集图像的方式是否满足定检相关要求。因为目前拍摄的图像已经非常高清，病害可以准确识别，建议后期修订规范时，将无人机拍摄的图像纳入定检。

2.杭州湾跨海大桥滩涂区部分桥梁的底板和腹板经过涂刷处理后，因表面颜色单调导致特征点稀疏，造成双目视觉定位数据异常，进而引发无人机定位导航失败。拟采用融合多模态数据，结合激光雷达等辅助定位技术，增强视觉定位系统的鲁棒性。

核心技术

1.基于双目和惯导融合的视觉导航桥梁检测无人机系统

桥梁底部、腹板交界处等区域空间狭窄，且GNSS信号覆盖不到，这些区域传统巡检手段无法有效完成任务。采用了双目视觉融合惯导的导航系统，突破了GNSS信号限制，精确采集关键部位的图像数据。

2.基于GIS地图的无人机航线规划软件开发

杭州湾跨海大桥所有的航线任务（包含视觉导航和GNSS导航航线）均通过自主研发的桥梁检测APP（杭州湾跨海大桥无人机巡检系统V1.0）进行。

3.AI病害识别与三维重建

无人机采集到的图像进行图像拼接，将来自不同视角和飞行路径的图像拼接成一个完整的桥梁结构图。拼接后的图像为后续的病害识别与三维重建提供了高质量的原始数据，识别、三维重建、展示和生成报告功能均统一在AII in One系统内。

拼接后的图像将进入AI病害识别模块，利用深度学习算法YOLOv8对图像进行病害识别，利用YOLOV8-Seg对病害图像进行实例分割。通过对裂缝、锈蚀、剥落等病害的精准识别，系统能够自动标记病害的位置、大小、宽度、面积等信息，并为每个病害提供定量分析结果。AI算法基于大量标注样本进行训练，病害识别精度可达0.15毫米，极大提高了检测的自动化与准确性。

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

联系邮箱：xmt@bridgecn.org

联系电话：18511928578

稿件投递

联系人：王硕

联系邮箱：xmt@bridgecn.org

联系电话：13910070564

联系人：黎伯阳

联系邮箱：xmt@bridgecn.org

联系电话：010-64282959-503

联系人：穆玉

联系邮箱：xmt@bridgecn.org

联系电话：18910480043

《桥梁》云课堂

桥梁人24小时 移动资源库

联系人：曹　烁 17508419606

郭海龙 13051886728

联系邮箱：875543005@qq.com

《桥梁》云课堂课程

桥梁公开课微信公众号

喜欢请转发吧！

点个喜欢吧