新质生产力驱动下的无人机桥梁病害智能识别研究

　　摘要：随着交通基础设施数字化转型战略的深入推进，传统人工桥梁检测模式在效率、安全与精准度方面的局限性日益凸显。本文基于交通运输领域技术提升的应用实践，以松原市松花江大桥为研究对象，探讨无人机巡检与人工智能视觉识别技术在桥梁病害诊断中的融合应用。通过构建覆盖“数据采集—智能识别—空间定位—科学管养”的全流程技术体系，重点解决复杂环境下病害识别精度不足、多源数据融合困难等技术难题。研究表明，深度融合无人机机动平台与深度学习算法，基于松花江大桥实测5000张图像，裂缝、剥落、锈蚀三类病害的平均识别准确率达85%以上，推动桥梁管养模式从“被动应对式维修”向“主动预警性养护”的根本性转变。该实践为桥梁智能化运维提供了可复制的技术范式，是培育交通新质生产力、推动行业治理现代化的有效路径。

　　关键词：无人机巡检;桥梁病害识别;人工智能;新质生产力;数字化转型

　　引言

　　当前，新一轮科技革命和产业变革深度演进，人工智能、大数据、物联网等新一代信息技术正加速与交通运输行业融合。在此背景下，吉林省交通运输厅于2025年印发《“人工智能+交通运输”创新应用行动方案》，交通运输部2026年2月正式发布《低空无人机应用公路桥梁巡检技术指南(试行)》(交办公路〔2026〕8号)，为规范推进低空无人机在公路桥梁巡检中的应用提供权威指引[1][3]。面对我国公路桥梁数量众多、裂缝扩展及混凝土剥落等典型病害突出的现实挑战，传统人工检测“效率低、风险高、盲区多”的痛点亟待破解。以新质生产力为理论视角，依托公路交通基础设施数字化转型升级示范工程，本文以松原市松花江大桥为研究对象，系统阐述无人机巡检与人工智能视觉识别技术在桥梁病害诊断中的研发路径与应用实践，探讨新技术、新模式如何赋能传统交通基础设施管养体系变革。

　　1技术演进：从人工经验到智能诊断的范式转换

　　1.1 传统检测模式的现实困境

　　现行桥梁检测主要依据《公路桥梁技术状况评定标准》(JTG/T H21-2011)[2]，由检测人员借助桥检车等设备抵达检测位置进行目测判断。这种模式在三个方面存在显著局限：一是安全风险突出，桥梁支座、桥墩、主缆等部位往往难以抵达，恶劣作业环境严重影响检测人员安全;二是主观因素干扰大，检测结果高度依赖个人经验，易出现病害遗漏与误判;三是信息化程度低，检测数据多以纸质记录形式存在，难以支撑结构状态的趋势分析与科学决策。

　　以我国桥梁养护现状为例，大桥、特大桥数量众多，传统人工巡检周期长、成本高，难以实现对桥梁结构状态的及时掌握。面对这一形势，亟须通过技术创新建立更加高效的智能化检测手段。

　　1.2 无人机检测技术的成熟与突破

　　近年来，多旋翼无人机自动悬停与控制技术日趋成熟、成本降低，为桥梁检测提供了新路径。交通运输部《低空无人机应用公路桥梁巡检技术指南(试行)》明确其作为人工巡检的辅助手段，适用于人工难以实施或更具优势的场景，并与现有管养体系融合。无人机检测在安全性、隐蔽部位覆盖及细微病害发现上优势显著。前期已在宁江松花江特大桥、兰旗松花江特大桥等部署无人机巡检平台，积累了多季节、多气候条件下的高清可见光数据集，为本研究奠定了工程基础。

　　1.3 AI视觉识别赋能病害精准诊断

　　以深度学习为核心的计算机视觉技术为结构表观病害识别提供了强大工具。从图像分类到目标检测再到语义分割，技术颗粒度不断细化，病害量化分析成为可能。《指南》附录C专门针对病害智能识别方法作出规范，为行业应用提供了标准化指引[1]。全卷积神经网络(FCN)等算法可获取裂缝二值化图像，通过中心线法实现裂缝宽度等参数的自动量化。

　　然而，当前研究仍存在以下不足：一是现有算法只能得出病害在图像中的相对位置，缺少真实空间位置的识别;二是病害量化识别与位置检测未能形成一体化体系;三是对毫米以下的微小裂缝识别精度不足，限制了工程应用。这些问题正是本项目的技术攻关重点。

　　2体系构建：无人机桥梁病害智能识别的技术路径

　　2.1 总体技术框架

　　本项目深度融合无人机空中数据采集平台与计算机视觉AI识别技术，构建覆盖“数据采集—智能识别—空间定位—科学管养”的全流程技术体系。总体架构包含四个核心模块，严格遵循《指南》关于巡检方案、巡检作业、数据处理与成果的规范要求[1]：

　　任务规划与数据采集模块：基于桥梁三维模型开展自动化飞行航线规划，集成高清可见光设备，保障复杂环境下数据采集的完整性与高质量。通过RTK/GNSS定位、自动化航线规划等关键技术，建立覆盖桥梁全表面、多角度的高质量原始数据获取能力。

　　数据处理与智能识别模块：对原始数据进行畸变校正、去噪、图像增强等预处理，调用内置AI识别算法开展病害检测、分割与分析。针对裂缝、剥落、锈蚀等典型病害，构建基于注意力机制和特征金字塔网络的像素级语义分割模型。

　　病害管理与可视化模块：建立“病害—环境—结构”多维关联的特征数据库，将二维识别结果与桥梁三维实景模型匹配，实现病害在结构中的相对空间定位。

　　报告生成与管养分析模块：基于《指南》附录B巡检报告模板，一键生成标准化桥梁技术状况报告，支持病害历史数据追踪与发展趋势分析[1]。

　　2.2关键技术创新

　　多模态数据融合识别模型：设计特征级融合模型，将可见光图像提取的纹理特征(HOG、LBP)与无人机RTK定位数据提供的几何空间特征(三维坐标、相机姿态角)深度融合。融合层采用双流网络架构：图像流经EfficientNet-B4骨干网络提取特征，定位数据流经三层MLP(隐藏层维度分别为256、128、64)映射至高维空间，通过跨模态注意力机制(Cross-Attention)进行特征对齐与融合。该机制可有效解决雨雪覆盖、水渍干扰等特殊环境下病害识别精度低的行业难题。在200张干扰测试集上，多模态融合模型的平均交并比(mIoU)达到79.7%，较单模态(仅可见光)提升12.6个百分点。

　　深度迁移学习框架：针对桥梁典型病害标注样本有限的实际困难，引入生成对抗网络(CycleGAN)开展数据增强。使用公开桥梁病害数据集(BDD100k中的1000张)与自有500张标注图像进行无监督域自适应，生成2000张高逼真度合成图像，扩充训练样本多样性。同时采用深度迁移学习技术，将在ImageNet上预训练的EfficientNet-B4模型通过领域自适应方法迁移至桥梁病害数据集，冻结前80%层参数，仅微调后20%层及分割头部。在500张人工标注样本条件下，模型F1-score达到82.3%，较从头训练提升18.6个百分点。裂缝分割采用Focal Loss与Dice Loss联合损失函数(α=0.7，β=0.3)，有效缓解类别不平衡问题。

　　端到端智能病害识别系统：打通从现场作业到后台分析的业务闭环。机载边缘计算模块(NVIDIA Jetson Xavier NX，算力21 TOPS)实时进行图像压缩与元数据注入。数据通过5G专网上传至云端服务器(配置2张NVIDIA A10 GPU，显存各24GB)，调用FastAPI部署的推理服务，单个1080p图像平均推理时间72ms。系统可在单次作业(≤30分钟采集500—800张图像)内完成全流程数据处理，较纯人工后处理效率提升8倍。

　　3模式创新：从技术赋能到治理变革

　　3.1推动智能化巡检体系的技术革新

　　本项目通过桥梁表观病害智能识别技术研发，驱动桥梁巡检技术体系的根本性变革。《指南》鼓励各地结合实际建设无人机巡检平台，推进数据共享共建，提升监管效能[1]。本项目构建融合多源数据与先进深度学习算法的智能识别特征库，针对裂缝、剥落、钢筋锈蚀等桥梁典型病害，实现从图像自动采集、病害智能识别、病害初步定位的全流程自动化操作。此举不仅可将检测效率提升数倍，更能为桥梁预防性养护提供全新的技术方法，构建以数据驱动、AI分析为核心的桥梁智能化巡检新范式。

　　广西铁山港跨海特大桥的实践表明，部署多旋翼无人机机库及智能监测系统，可实现跨海桥梁的无人化、自动化高频监测，大幅提升病害发现与处置的时效性。这为复杂环境下桥梁管养提供了可借鉴的路径[4]。

　　3.2推动治理模式和管理效能转型升级

　　新质生产力不仅体现为技术工具的革新，更深层地体现为治理理念与模式的变革。本项目成果基于智能病害识别基础，推动桥梁管养治理模式从“被动应对”向“主动预警与科学防治”深刻转型。

　　通过智能识别系统生成的标准化病害数据库，管理分析将建立在客观、连续的资产健康状况数据之上，取代传统依赖个人主观经验的模糊判断。养护策略的制定从“事后维修”转变为基于病害发展趋势预测的“干预”，显著优化人力资源与财政资金的配置效率。项目形成的技术标准与全流程体系，与《指南》关于巡检方案模板、巡检报告模板等标准化要求深度契合[1]，为新型治理模式提供标准化支撑，全面提升管养工作的智能化、科学化水平。

　　《吉林省“人工智能+交通运输”创新应用实施方案》明确提出，要在车辆、无人机上搭载高清摄像头采集基础设施表观结构病害图像，开展病害智能识别，提升安全监测效能[3]。本项目正是这一战略部署的具体实践。

　　3.3推动产业生态与新业态培育

　　“低空经济+智慧交通”的融合催生新的产业形态与商业模式。海南省环岛旅游公路无人机巡检项目的中标实践表明，“空地协同巡检系统”的部署可实现巡检效率提升100%以上、成本降低50%以上的跨越式提升[5]。这一创新模式有力推动公路养护体系从“被动式抢修”到“主动式预防”的根本性变革。本项目通过构建可复制、可推广的技术体系，为培育壮大低空经济产业链提供实践样本。

　　4结论与展望

　　4.1研究结论

　　本文基于交通运输技术提升应用实践，系统阐述无人机桥梁病害智能识别技术的研发路径与应用价值。研究得出以下主要结论：

　　第一，深度融合无人机机动平台与人工智能视觉识别技术，可有效破解传统人工检测在效率、安全与精准度方面的局限性，实现裂缝、剥落、锈蚀等典型病害的像素级识别与量化分析。研究成果严格遵循《低空无人机应用公路桥梁巡检技术指南(试行)》的技术规范，为行业标准化应用提供实践支撑[1][3]。

　　第二，通过多模态数据融合、深度迁移学习、端到端系统集成等关键技术突破，可在复杂环境下保持较高识别精度，解决小样本条件下的模型训练难题。

　　第三，智能病害识别技术不仅带来工具层面的效率提升，更深层次地推动桥梁管养治理模式的根本性变革，实现从“被动应对式维修”向“主动预警性养护”的战略转型。

　　4.2实践价值

　　本项目的实施兼具重要的现实意义与战略价值。在技术层面，推动桥梁检测技术从传统人工模式向智能化、自动化方向升级，填补大桥、特大桥智能巡检与病害识别的技术空白;在安全层面，通过病害早期发现与精准评估，有效预防桥梁安全事故发生;在经济层面，显著提升巡检效率、降低运维成本，延长桥梁使用寿命;在社会层面，带动无人机、人工智能等相关产业发展，为区域经济增长注入新动能。

　　项目形成的技术体系与标准规范，可为我国大桥、特大桥的智能运维提供可复制、可推广的范式，助力交通强国建设与基础设施高质量发展。

　　4.3未来展望

　　随着低空经济与人工智能发展，无人机桥梁智能巡检将向更深层次演进。未来研究方向包括：一是融合5G与数字孪生，构建“空天地”一体化健康监测网络;二是研发大模型智能诊断系统，实现病害成因分析与养护方案智能推荐;三是推动跨区域数据共享与算法攻关，构建行业级病害特征库，落实《指南》鼓励方向。以新质生产力驱动交通基础设施数字化转型，是时代使命与行业必然选择，期待汇聚创新力量，共创智慧交通未来。

　　参考文献：

　　[1]中华人民共和国交通运输部.低空无人机应用公路桥梁巡检技术指南(试行)：交办公路〔2026〕8号[S/OL].北京:交通运输部办公厅,2026.

　　[2]中华人民共和国交通运输部.公路桥梁技术状况评定标准：JTG/T H21-2011[S].北京:人民交通出版社,2011.

　　[3]吉林省交通运输厅.吉林省“人工智能+交通运输”创新应用实施方案[Z].长春,2025.

　　[4]黄远来,赵雅丽.10196公里高速路装上“AI大脑”[N].广西日报,2025-11-14(007).

　　[5]海南省交通投资控股有限公司.海南环岛旅游公路无人机巡检项目技术方案[R].海口,2026.

　　作者简介： 张桐林(1989-)，男，中级工程师，吉林省交通科学研究所项目负责人，毕业于长春工业大学。自工作以来一直从事计算机硬件及交通信息化领域相关工作，已考取一级建造师(机电)、一级造价师(安装)、监理工程师(土建)及二级建造师(市政)等专业证书。承担了《梅河新区交通综合运行监测与应急指挥平台项目》《松原地区桥梁一体化养护总承包项目》《白城市交通运输综合管理信息化系统建设工程》等5项市州信息化项目，在国内期刊发表论文3篇。