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
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。
山东高速集团是山东省基础设施领域的国有资本投资公司和世界500强企业，资产总额突破1.7万亿元，运营管理高速公路9070公里。集团大力发展基础设施核心业务，致力于打造主业突出、核心竞争力强的基础设施投资建设运营服务商和行业龙头企业，为“交通强省”建设提供有力支撑。集团目前运维“车路一体智能交通全国重点实验室”、“公路养护技术国家工程研究中心分中心”等多个国家及省部级科研创新平台，依托自有基础设施建设与运营，开展交通基础设施智能巡检、应急救援、地质灾害监测、低空快速运输、智慧城市配送等无人机应用场景服务及设施共享服务，助力智慧交通及低空经济高质量发展。
①G22青兰高速石湾子河大桥：典型山区高速公路大跨径预应力混凝土连续梁桥，先简支后连续T型梁结构。
②S85胶州湾高速红岛航道桥：钢箱梁双索面两跨连续梁斜拉桥，北方冰冻海域高氯盐、冻融等环境影响显著。
本项目开发并验证一套覆盖“数据采集-智能识别-三维定位-定量评估”的全流程技术解决方案，可实现多种常见病害的自动化、精准化检测；同时，研发并应用基于机载视频的索力识别方法。
(1）针对桥梁精细化智能巡检这一工作场景，本项目选用的无人机型号为DJI Matrice 4E。该设备具有多光相机系统、卓越飞行性能与稳定性。
(2）针对桥梁高频定点巡检这一工作场景，本项目选用的设备为大疆无人机机场3代。
(3）针对桥梁全方位精细化定检这一工作场景，本项目选用的设备为睿铂科技R6M全画幅摄影测量相机、SF10中画幅全局快门巡检相机。
(4）针对复杂结构桥梁高精度建模这一工作场景，本项目选用的设备为机载激光雷达系统LiAir H800以及手持激光扫描仪LiGrip O2lite。
采用分层式巡检作业方案，即“粗采集，精复查”的双阶段工作方案。“粗采集”旨在提供满足人工病害筛查和定位的图像，“精复查”旨在对病害部位进行更高精度的图像数据采集。
无人机桥梁巡查检查数据成果统一管理于数形融合模拟分析平台，该平台核心在于建立高保真的数字孪生体与现实桥梁的虚实映射关系。通过非刚性配准算法可将无人机巡检系统的检测结果精准映射到BIM模型对应构件，实现桥梁状态的可视化呈现，包括无人机巡检模拟、病害可视化和结构拆解分析等。
项目团队打造了无GPS环境下桥梁全方位精细化定检技术方案。采用SLAM+惯导+视觉三种传感器融合算法，提升整体精度与鲁棒性，为无人机提供复杂光照环境下的精确可靠定位服务。
山东高速集团无人机巡检技术研发团队由集团创新研究院、工程检测公司、青岛发展公司联合清华大学、同济大学、山东交通职业学院等单位共同组成。团队通过技术共享、场景验证等措施组成了“产学研用”联合体，以无人机技术为载体，在基础设施病害高效智能识别、空间结构服役安全智能诊断、数形融合模拟分析技术、无人机智能飞控管理平台等多方面开展了创新研究及工程实践，助力山高养护精准化、长效化的多元需求，擦亮了“山高·行”服务品牌。
南京空地数智产业发展有限责任公司（以下简称公司）于2024年9月组建，是南京市交通集团根据市委市政府决策部署，在新的发展战略指引下组建的定位于推动低空经济和智能网联汽车发展的链主企业。公司统筹全市行业资源加速低空经济、智能网联汽车一体化布局，在规划咨询、平台开发运行、数据治理、智联网建设、起降场规划建设、低空要地防护、政务飞行、空地一体典型场景开发等领域，形成一体化、全栈式的服务体系。截至目前集团已累计获批“两空域十三航线平方公里，获批航线公里并全面覆盖市属过江桥隧，常态化开展低空飞行任务。
项目聚焦“病害识别+振动行为监测”双重难点，选取具有典型特征的南京栖霞山大桥作为示范场景。该桥作为长江经济带重要过江通道，全长28.996公里，主桥采用双塔三跨连续钢箱梁悬索桥结构，结构高耸、跨径巨大、吊索系统复杂，桥梁巡查难度极高。同时，长江水面开阔，江面风场对高空区域影响显著。此外，栖霞山大桥是连接主城与江北新区的重要通道，交通流量大，周边区域多为交通要道、物流通道与敏感区域。
项目主要研究内容包括：构建常态化无人机智能巡检系统，实现桥梁定期、高频、高精度巡查，提升安全性与效率；开发桥梁病害识别模型与数字底座，建立桥梁病害AI识别模型实现病害三维映射；研发非接触式吊索振动识别与索力估算方法，提升索系统结构健康监测能力。
无人机设备选型包括两个方面，无人机巡检设备以及机库。大疆M350RTK无人机集成了先进的飞行控制系统、六向视觉系统、红外传感系统和夜视FPV飞行摄像机，实现了飞行过程中的六向定位和避障，并兼容全向避障雷达，适用于多类型云台相机，最多可同时支持三个独立的云台在复杂环境下飞行仍能保持信号连接。因此选择该型号无人机。
大疆机库2内置M3TD无人机，配备六向视觉系统和红外传感系统，具有自动返回和障碍物传感功能，配备高性能多摄像头负载。内置RTK模块可以实现高精度和精确定位，满足高精度操作的要求，提高安全性。该高性能小型无人值守平台，机库设计高度一体化，集成广角相机、风速计、雨量计等；采用轻量化设计，支持快速安装和配置。支持新一代4G增强图传技术，确保信号较弱地区的稳定连接。因此选择该型号无人机。
航线规划首先考虑桥梁结构巡检需求，将桥梁结构重点巡查区域划分为主梁区域、桥塔及缆索区域、桥底区域、锚室。针对桥梁等结构固定的巡查对象，通过自研的数字三维底座结构化提取算法，有效地生成与之对应的数字三维底座结构化文件。这些生成的结构化文件，可以根据实际需求，按照公路里程、区域名称、结构名称等多样化的命名方式进行存储和管理。后续生产航线时只需调用相应的结构文件选择需要巡查的编号范围，即可快速生产出相应的巡查航线。
项目采用多模态数据融合技术路线，覆盖从数据采集到智能分析的完整链条。融合了多模态感知与深度学习技术，通过“三定”标准化采集规范与自适应光学系统解决了复杂环境下数据采集一致性的行业难题；采用深度卷积生成对抗网络构建了包含典型病害的增强样本库，建立基于混合架构和多尺度特征融合的像素级病害识别方法；开发了极几何坐标映射算法，将二维检测结果自动转换为三维模型坐标；结合灰度位移映射与改进振频法，建立全自动索力反演流程。整体技术路径实现流程为图像采集标准化、病害样本库构建、病害识别与映射、振动特性识别、索力智能识别。
南京栖霞山长江大桥作为示范项目，通过部署“无人机+结构监测+人工复核”三位一体的智能巡检系统，显著提升了桥梁病害检测的效率和精度。面向运维管理需求，平台实现了病害的闭环处置。例如，2025年4月发现的主缆缠包带破损（AI识别率87%）经人工复核确认后，系统自动触发养护工单，48小时内完成修复，避免了潜在的结构风险。同时，基于历史数据的趋势分析功能，成功预警了索夹螺栓缺失的发展，提前3个月制定预防性维护计划。上述成效验证了智能巡检系统在提升桥梁安全管理水平方面的核心价值。
主要问题一是雨雾环境下，病害样本库规模亟待扩充目前样本库在雨、雾、雪等恶劣天气条件下，尤其是对于罕见损伤案例（例如索夹滑移）的覆盖范围存在不足，这导致模型对罕见病害的识别率偏低，不足70%。
改进措施一是扩充病害样本库为扩充雨雾环境下病害样本库可采用数据增强技术对现有样本进行旋转、缩放、模糊等处理，生成更多变体，增加样本多样性。同时，运用有限元模拟技术，模拟不同恶劣天气条件下的病害发展过程，生成虚拟样本，补充罕见损伤案例，如索夹滑移等，以此提升模型对罕见病害的识别率。
项目成员来自南京空地数智产业发展有限责任公司、南京公路发展（集团）有限公司与南京交通建设管理集团有限公司等国有企业，以及东南大学、南京现代综合交通实验室等高等院校和科研院所，组建了一支涵盖无人机飞手、算法研发、飞控管理、平台开发、项目实施的多专业融合团队，核心成员专业涵盖桥梁工程、人工智能、低空管理、通信工程等前沿领域，聚焦“低空+巡检”场景应用研究，秉持“向新而生、聚力而行”的理念，助力南京低空经济的高质量发展，支撑“交通强国”战略的智能化转型。
本项目采用大疆M350RTK等高性能无人机，搭载50MP可见光相机、640×512红外热像仪及激光雷达，构建多模态数据采集体系。通过RTK厘米级定位与六向避障技术，实现复杂环境下的精准飞行（悬停精度±10cm）。AI算法方面，创新性地设计了YOLOv12+U-Net混合架构，结合多尺度特征融合与注意力机制，显著提升病害识别精度：桥塔混凝土裂缝识别率达82%（检测阈值0.2mm）、钢索塔锈蚀交并比85%、索夹螺栓缺失识别率89%。针对小目标检测，采用超分辨率重建与亚像素边缘分析技术，使索夹裂纹识别率从65%提升至80%。算法支持动态权重调整，在雨雾环境下自动切换红外模态，保持80%以上的识别率，并具备在线学习能力，通过人工反馈持续优化模型。
系统集成可见光、红外与激光雷达数据，通过三维建模与极几何坐标映射算法，实现病害的像素级定位与三维可视化（水平误差±2cm）。针对缆索振动监测，开发灰度-位移映射技术（分辨率0.01pixel），结合改进振频法实现非接触式索力估算（误差≤10%）。平台构建了包含1.2万张标注图像的病害样本库，采用DCGAN生成对抗网络增强数据多样性。智能航线规划模块基于数字底座自动生成最优路径，支持多载荷一键切换与动态抗风调整（强风降速至3m/s）。电子围栏与健康预测模型（LSTM网络，R²0.9）进一步保障飞行安全与结构预警。最终实现单次巡检覆盖2000㎡，效率较人工提升8倍，综合运维成本降低46%。
南京栖霞山长江大桥作为双塔三跨悬索桥，率先应用“无人机+AI+三维建模”智能巡检系统，实现桥梁表观病害精准识别与空间定位。系统搭载高分辨率相机与多光谱传感器，通过自适应航线规划完成主梁、缆索等高空构件的全覆盖扫描，结合改进目标检测算法实现混凝土裂缝（识别率82%）、钢索锈蚀（交并比85%）等12类病害的毫米级检测。创新采用灰度位移映射技术，实现吊索振动信号的非接触式采集，索力监测误差≤10%。通过三维数字底座将病害精准映射至BIM模型，形成“监测-识别-定位-评估”闭环管理，使巡检效率提升8倍，年养护成本降低46%。项目构建的低空智能巡检标准体系，为长大桥梁智慧管养提供了可复制的技术范式。
针对大跨径铁路桥梁表观病害智能检测需求，本研究基于无人机航拍与计算机视觉技术，构建了一套智能化巡检系统。通过搭载高分辨率相机的无人机采集桥梁多角度影像，结合改进的YOLO算法和三维重建技术，实现了混凝土裂缝、钢螺栓锈蚀等病害的毫米级识别与空间定位。系统创新性地引入视觉注意力机制和边缘计算，在保证检测精度的同时实现实时处理，裂缝识别准确率达94.7%，病害三维定位精度达米级。实际应用中，该系统成功识别出桥体纵向裂缝12处、螺栓松动节点8个，并自动生成三维病害分布图，将传统人工巡检效率提升5倍，为特大型桥梁的预防性养护提供了精准数据支持。
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