无人机桥梁道路病害识别与施工安全监测数字化解决方案

　　一、总体介绍

　　天津市交通运输基础设施养护集团有限公司作为天津市交通运输委员会直属的国有独资企业，承担着全市公路、桥梁、隧道等交通基础设施的养护、检测与维修工作。公司下设综合办公室、组织部、干部人事部、项目管理部、安全技术部等24个部门，员工规模超600人，负责巡视道路200公里，管理桥梁总数超过200座，其中特大型桥梁30座。在项目实施前，公司面临传统桥梁检测效率低下、施工安全监管盲区多、数据管理碎片化等问题。具体表现为：人工巡检平均耗时2小时/座(特大桥需5小时)，年检测覆盖率不足60%;高危区域漏检率高达25%，裂缝误判率超30%;人工巡查难以覆盖高空、隐蔽作业面，2024年因安全装备佩戴不规范导致的事故占比达42%;检测报告以纸质为主，历史数据比对困难，病害演化趋势分析缺失。

　　为响应《交通强国建设纲要》关于“推动基础设施数字化”的要求，并符合《公路桥梁养护规范》(JTG 5120-2021)对智能化检测的倡导，公司选择采用无人机与人工智能技术相结合的解决方案。该方案基于大疆机场3和Matrice 4D无人机组合，结合YOLOv8+DeepSeek算法，旨在实现道路桥梁病害的毫米级自动化识别和施工人员安全行为的实时监测。项目实现集团级管控，覆盖天津市16个辖区的重点道路桥梁，并计划纳入“天津市智慧交通云平台”统一管理。

　　
图：系统硬件图

　　天津市海津大桥立交桥位于东南半环海津大桥与大沽南路相交处，是东南半环快速路的组成部分。该桥作为本公司中标的综合评定C级桥梁维修工程的重点点位，存在病害种类多、分布广泛、隐蔽等特点，且维修作业施工区域大危险系数高。故使用无人机道路桥梁病害识别与施工安全监测数字化解决方案查找病害并监督施工。

　　二、主要做法

　　本项目创新性地采用"1+2+3"技术架构体系，构建了完整的智能检测解决方案。该架构以1个基于司空2平台+Mesh的道路桥梁数字孪生平台作为数字底座，集成2类智能终端(包括大疆机场3固定式无人值守机场和Matrice 4D机动巡检无人机)，重点打造3大核心能力(多模态数据融合、边缘-云端协同计算、AI动态优化)。这一架构设计充分考虑了基础设施检测的实际需求和技术发展趋势，实现了从数据采集到智能分析的完整闭环。数字孪生平台基于COZE引擎开发，整合了桥梁设计数据、检测历史数据和实时监测数据，构建了厘米级精度的三维模型，支持多视角、多维度的可视化分析。两类智能终端的组合部署，既保证了常规巡检的自动化程度，又满足了应急检测的灵活性需求。三大核心能力的协同作用，则确保了系统在处理复杂检测任务时的性能和效率。

　　在核心技术研发方面，项目取得了两项重大突破。首先是"基于DeepSeek-YOLO目标检测的无人机道路桥梁病害巡检系统"的开发，该系统创造性地将YOLOv8算法与DeepSeek大模型相结合，通过迁移学习和领域自适应训练，使病害识别精度达到行业领先的95.7%，较传统方法提升12个百分点。该技术的创新点主要体现在三个方面：一是设计了多尺度特征融合网络，有效解决了不同尺寸病害的识别问题;二是引入了自注意力机制，增强了模型对复杂背景的适应能力;三是开发了轻量化部署方案，使算法能够在边缘设备上高效运行。该系统已在天津市35座特大桥的定期检测工作中得到成功应用，累计完成检测任务200余次，发现各类病害3800余处。其次是"集成深度学习的无人机工地安全风险智能监测系统"的研发，该系统采用改进的YOLOv5s架构，创新性地引入注意力机制和特征金字塔网络，在安全帽、安全带佩戴识别任务中达到96.2%的准确率，响应时间严格控制在200ms以内。该系统特别针对施工现场的复杂环境进行了优化，具备强光照、局部遮挡等条件下的稳定识别能力，显著提升了安全监管效率。系统投入使用后，施工现场安全违规行为识别率提升85%，预警响应时间缩短90%。

　　项目建设内容涵盖硬件部署、软件系统和标准规范三个层面。在硬件部署方面，项目配置了1套大疆机场3无人值守机场和1台Matrice 4D巡检无人机组成的检测装备体系。大疆机场3具备全天候作业能力，支持-30℃至50℃温度范围内稳定运行，配备自动充电和数据传输功能，可实现无人值守的自动化巡检。Matrice 4D无人机搭载禅思H20T多传感器负载，集成2000万像素可见光相机、640×512分辨率红外热成像仪和激光测距模块，可满足多种检测需求。在软件系统方面，基于两项专利技术开发了智能分析平台，该平台包含三大功能模块：病害识别模块支持20类桥梁病害的自动检测和量化分析;安全监测模块实现施工人员安全行为的实时识别和预警;数字孪生可视化模块提供三维场景下的数据展示和交互分析。平台采用微服务架构，支持分布式部署和弹性扩展。

　　项目总投资40万元，资金使用坚持"自主研发为主、引进集成为辅"的原则。其中研发投入占比35%(约17万元)，主要用于算法开发、系统设计和测试验证;硬件部署占比40%(约19万元)，包括无人机设备、传感器和配套设施的采购;系统集成占比25%(约12万元)，用于平台开发和系统联调。通过自主研发核心算法，项目较直接采购商业软件节约成本约200万元，同时避免了技术依赖风险。在资金管理方面，公司建立了专项账户，实行独立核算，确保资金使用规范高效。所有设备和软件的采购均严格执行政府采购相关规定，确保过程公开透明。项目团队定期向公司管理层汇报资金使用情况，接受审计监督，保证了资金使用的合规性和效益性。

　　三、取得成效

　　本项目实施后，在技术创新、经济效益和社会效益方面均取得显著成效：

　　1. 技术创新成效

　　海津大桥施工前期需要对病害进行进一步确认，由于施工前未进行道路封闭，且该桥梁位于天津市主要路段车流量较大。故使用传统桥检车巡查病存在害效率低、危险系数高、病害点位不能完全覆盖等缺点。公司创新方法使用无人机道路桥梁病害识别与施工安全监测数字化解决方案进行病害巡查。该方案识别效率高、不存在涉路施工、所有病害点位全覆盖。首先使用无人机结合基于司空2平台+Mesh的道路桥梁数字孪生平台作为数字底座，并依据数字底座规划好航线。随后设置无人机进行定时定点病害巡查。

　　在施工过程中海津大桥采用半封闭式交通导流施工，要求桥面施工工人佩戴好安全帽、反光衣，涉及高空作业人员佩戴好安全帽、反光衣、安全带。无人机道路桥梁病害识别与施工安全监测系统每小时一次自动安排无人机飞行，对施工人员的防护用品进行佩戴监测并喊话提醒，对于未佩戴完整的自动拍照留存。

　　在所有识别工作完成后，司空2飞控平台会利用API技术自动上传至本公司自主研制的基于大模型的道路桥梁病害分析系统。该系统会对所识别的病害进行自动分析给出病害报告及维修意见供参考。

　　本项目的实施在技术创新方面取得了突破性进展，形成了完整的自主知识产权技术体系。首先，在知识产权建设方面，公司成功申请了"基于 DeepSeek-YOLO 目标检测的无人机桥梁病害巡检方法及系统"和"集成深度学习的无人机工地安全风险智能监测系统及方法"两项发明专利。同时，自主研发的"基于深度学习的大疆无人机桥梁巡检可视化软件V1.0"和"基于卷积神经网络与SD-MOP模型的安全风险智能评估软件V1.0"两个软件系统获得了国家版权局颁发的计算机软件著作权登记证书，标志着公司在智能检测领域的核心技术已实现自主可控。

　　在算法研发方面，项目团队开发的DeepSeek-YOLO算法的创新性主要体现在三个方面：一是首创了多尺度特征金字塔融合技术，有效解决了小目标病害识别难题;二是引入了动态注意力机制，显著提升了复杂背景下的识别鲁棒性;三是通过模型轻量化技术，实现在边缘设备上的高效部署。

　　施工安全监测系统经过严格测试，各项性能指标均达到行业领先水平。在为期三个月的实测中，系统对安全帽、安全带等防护装备的识别准确率达到96.5%，误报率控制在2.8%以下，平均响应时间仅为186毫秒。特别是在恶劣天气条件下的稳定性测试中，系统在中小雨、5级风等环境下仍能保持92%以上的识别准确率，充分体现了技术的实用性和可靠性。

　　2. 经济效益分析

　　项目实施后产生了显著的经济效益，主要体现在三个方面：首先是检测效率的大幅提升。通过无人机智能巡检系统的应用，桥梁检测效率较传统人工方式提升了7倍。以典型的特大型桥梁为例，传统检测需要7天完成的工作，现在仅需8小时即可完成，且数据质量更高。效率提升直接带来人力成本的大幅节约，经财务部门核算，年节约人工成本达500万元。

　　其次是安全效益转化。系统投入使用后，施工现场安全事故发生率显著下降。2025年度的统计数据显示，因安全防护装备佩戴不规范导致的事故同比下降67%，相当于减少直接经济损失200万元。这一成效主要得益于系统的实时监测和即时预警功能，使安全隐患得以及时发现和处置。