深度学习驱动下无人机航拍影像在桥梁检测中的智能化应用

摘要

我国公路桥涵数量持续增加、桥梁服役年限较长，在服役过程中，受环境及荷载等因素影响，桥梁易出现裂缝、露筋、脱皮等病害问题。传统人工检测存在高处作业危险性大、检测效率低、漏检率高、数据处理不规范等问题，而无人机航拍具有非接触、覆盖广、分辨率高等显著优势，无人机航摄深度学习则是航摄图像智能检测的核心功能模块。本文构建无人机航摄图像采集与深度学习病害检测技术体系，改进YOLOv8s-seg与U-Net融合模型，实现对桥梁病害的精细化识别、分类与定量检测；并将该模型与三维影像模型融合，实现对病害的精确三维定位，形成病害智能识别全流程检测方案。