基于无人机遥感技术的桥梁健康检测研究与应用

高昕 孙华 李林威

（福建林业职业技术学院）

当前，桥梁裂缝检测的主要方式仍是由公路养护人员依靠桥检车进行，辅以人工进行拍照，并在后期对数据进行处理，从而得到桥梁病害的结论。这是一种效率低下、时效性差、不能保证工作人员的安全、依靠人的主观意识来进行判断，其结果的精度存在一定的偏差，很难满足当今快速发展的桥梁检测需要。将无人机遥感技术应用于桥梁检测对于桥梁安全发展自有重要意义，但当前国内外针对无人机遥感技术的研究尚处在起步阶段，尚有诸多技术难题亟待解决，因此，本项目的开展具有重要的理论与现实意义。

1 桥梁检测的重要性

桥梁结构属于大中型建筑专业结构，由于载荷功效、疲劳与浸蚀效用、原材料脆化，以及缺乏及时的维护与维护，在使用年限内，不可避免地会造成损伤累积、抗力衰退，从而导致桥梁的使用寿命被缩短，甚至引发安全事故。为了防止意外事件的发生，必须对已完工的或者已经使用的桥梁选择合理的方法，对其安全性进行检验、评定、鉴别和修补，以保证人们在日常出行中的安全和便利。

桥梁检测主要包括了两种类型，一种是结构性能检查，另一种是外观的检测评定，其中结构性能的检测是用力学实验来完成的，而外观检测则是用来检测桥梁的关键部位是否发生了裂缝、破损、露筋锈蚀等病害。在进行桥梁检测的时候，桥检人员需要深入现场，进行仔细的勘察，才能对病害程度有一个全面的认识，及时发现病害的大小，对损坏的部分产生原因进行分析，并对桥梁的使用情况和损坏程度提出书面意见。对于桥梁的维修、改造和加固都有很大的帮助，还可以将一些数据存储到桥梁数据库中，为桥梁的科学管理和维修提供更多的数据支持。同时，如何使桥梁的测试手段更加科学、可行，以确保长期的安全使用，并使其具有最大的社会效益和经济效益。

2 传统桥梁检测与无人机检测的区别

2.1 传统桥梁检测技术的弊端

对于特殊结构桥梁或者大跨、高墩桥梁的桥梁底板、高塔柱、斜拉钢索、塔顶结构等部位的高效检测，传统桥检方式还无法满足。由于地形条件的限制，对于高净空桥梁和涉水桥梁的日常检测，以及对桥梁支座和桥下情况的全方位观察都有一定的困难；其次，由于受到监测频次和监测结果的制约，常规监测方法很难建立起常规、高频次的监测机制，对于虽小但累积效应明显的损害，往往会出现监测不够及时的问题，不利于风险防控和预控。传统的工作方式主要是以人力为主，训练费用较高，而且个人的经验、能力、积极性、责任感也有不同程度的差别。对于检测桥梁、桥墩、桥墩基台、塔架、桥网等部件、落地螺栓的钢缆，传统桥梁检测方法有许多不足之处。

⑴在常规的桥面检验中，还需借助其它手段进行检验，费用高昂；

⑵对桥墩、桥墩、腹桥等易发生事故的部位进行检测，需要搭设支架，由人员协助检测，有一定的安全风险；

⑶如腹部、线缆等较难接触到的位置，不能用手工进行精确探测；

⑷在对市内大桥进行例行检测的同时，还要对道路进行控制，以妨碍道路的正常通行。

2.2 无人机桥梁检测技术优势

相比于传统的探测方法，无人机探测的成本更低，探测技术也更科学，整个探测装置体积更小，便于携带，不需要太多人参与，也不需要太多的辅助。与传统方法比较，无人驾驶飞机桥检技术具有如下优势：

2.2.1效率高、整体性好

数据处理变得更有效，在后期，只需要利用BridgeMap 的病害处理软件，对病害图像展开分析，就可以迅速地出具各种病害卡、病害信息汇总表、明细表以及比较表等详细的报告。无人驾驶飞机能够抵达常规人工探测难以抵达的区域，并能对重要的精细部位进行反复取样，具有高效、快速、比手工探测时间短的优点。

2.2.2灵活性高

高准确度的探测效果，利用高准确度的GPS 定位装置，以及多个转向架的支撑装置，配合高准确度的摄像机，实现了桥梁破损构造的高准确度的拍摄；该系统的探测计划是灵活多变的，可以在后台进行更改，并且可以有不同的探测计划供选择，可以根据现场的具体情况做出相应的调整。

2.2.3成本低

无人驾驶桥面检测不需要投入大量的人力物力，只需要一支飞艇就可以对整个桥面的病害图像进行收集，并且利用无人驾驶飞机对病害进行初筛，可以极大地降低检测成本。

2.2.4安全性高

无人驾驶飞机可替代人工对桥墩、桥梁基座、桥梁腹板等危险部位进行探测，极大地减少了操作者的人身安全隐患。

2.2.5影响小

无人驾驶飞机具有在空中固定位置进行观测和实时传送图像的能力，在对桥梁进行多次检测时，不需要对路面进行封闭，基本上不会对正常的交通造成影响。

3 无人机在桥梁检测中的应用现状与研究重点

3.1 应用方向

无人机桥检技术在桥梁表面病害检测，桥梁事故原因调查，桥梁施工调查，竣工验收等方面具有重要的应用价值。

3.1.1辅助桥梁表观病害检测

对桥梁表面损伤进行辅助诊断，是当前无人驾驶桥面损伤监测的重要发展趋势。例如，福建省南平市公路管理局通过无人机快速检测到金溪大桥拱肋开裂、补强钢板锈蚀、混凝土剥落、弦杆贯穿断口等问题，并基于无人机获取的高分辨率图像，快速与有关部门协商，快速制定加固方案，并顺利实施危桥处理。

3.1.2辅助桥梁事故原因调查

例如，美国混凝土协会（University of American Institute）在哥伦比亚建设管理局（Cirajara）的邀请下，对哥伦比亚在建斜拉桥（Cirajara）的一座塔身倒塌的桥梁进行了无人驾驶飞机的桥梁检测，以帮助其进行桥梁检测。

3.1.3辅助桥梁施工调查、竣工验收

目前，国内外已经出现了许多应用无人驾驶飞机进行桥梁施工勘察和竣工验收的实例。2023 年3 月12日，长江南京航道局大胜关航道处出动新组建的无人机验收“方队”，对江心洲大桥桥梁助航设施进行验收。无人机验收既减轻了职工的工作强度，又增加了工作安全性，同时也提高了工作效率，并能更好更全面地完成验收工作，使验收更精准。

3.2 研究重点

当前，对于无人驾驶飞机进行桥梁探测的研究主要是从理论上和实际应用上两个角度进行的。技术方面，重点解决了无人驾驶飞机在桥梁下的信号缺失、病害数据的自动识别和安全性等问题；在实际工程中，对无人侦测技术的实用性，尤其是其与相关标准的适用性进行了研究。

3.2.1技术研究

一是全球定位系统信号的丢失。本项目拟针对无人飞行器中因钢桥主体结构而产生的磁场屏蔽和桥面遮挡而造成的GPS信号丢失等问题展开研究。

二是疾病的自动辨识。本项目将围绕“无人驾驶”这一关键科学问题，开展基于无人驾驶平台的无人驾驶桥梁图像识别方法的研究，通过对桥梁表面图像特点的分析，结合图像增强、图像分割和去噪等技术，设计相关的图像识别方法，对桥梁缺陷进行自动识别和标记，并对其进行定量的评价，如表面裂纹宽度和板面锈蚀等。

三是无人驾驶飞机的安全问题。重点解决在对桥梁具体部分进行探测时，无人驾驶飞机不能进行高效的路径规划、定位精度不能满足桥梁探测要求以及存在较大的碰撞风险。

3.2.2应用研究

一是对无人驾驶桥面探测的技术效果进行评价。在此基础上，重点针对无人驾驶桥梁测试技术的特征和相关的规范需求，对无人驾驶桥梁测试技术的应用领域进行了研究，并对其应用领域进行了研究。例如，美国特拉华河湾局于2016 年采用无人驾驶飞机对特拉华纪念桥的桥检，通过与常规方法获取的锚杆、混凝土桥墩、钢丝绳、桥面上部结构等的动、静影像资料进行比较，评价无人驾驶飞机桥检的效果。

二是研制和开发专用的无人驾驶飞机桥检测系统。主要研究内容包括：选择具有稳定性的无人驾驶飞机，并根据桥上测试的特点，有针对性地开发和完善无人驾驶飞机测试平台，以满足桥梁专业测试的需要。例如，为解决桥梁水下局部损坏难以探测的问题，研制了一套可用于空中和空中交通的无人驾驶桥梁检测系统。

4 无人机遥感技术在桥梁检测中面临的问题

近年来，由于无人驾驶飞机的能力不断提高，专业化程度不断提高，加上数码影像技术的飞速发展，许多桥梁专家都对无人驾驶飞机进行了深入的研究。在此基础上，本文提出了一种新的、具有实用价值的、可扩展性的多目标检测方法。但是，从实际应用的观点出发，现有的研究存在着一定的缺陷和局限。还有下列问题：

4.1 超声波定位精度不高

常规航拍下的UAV 定位利用GNSS 与INS（GPS/INS）的联合导引技术（GPS/INS 联合导引）。在长航时，二者相互补充，并结合GPS 的长航时的稳定与精确特性，结合导航算法，可以达到更高的定位精度。针对桥梁探测无人驾驶飞机，尤其是在桥下探测时，容易造成无人驾驶飞机在探测过程中通讯中断，接收不到讯号，造成导航系统失效；此外，由于桥梁大多为钢筋混凝土或钢质结构，其内部的钢筋网格所形成的强大磁场不仅会对无人驾驶磁罗盘的工作特性造成不利影响，还会造成导航精度和稳健性的下降，使得无人驾驶无人驾驶技术难以在桥梁探测中得到应用。传统的无人驾驶飞机对桥梁进行探测时，探测结果会受到环境因素（气候、温度、湿度、风速、电磁、物理等）的严重影响。

4.2 图像画面画质不高

结果表明，目前的数据采集质量不高，速度慢；拍摄到的图像中可能会存在阴影、污渍、噪声等因素，现有的图像增强算法和分割算法不能实现全方位地消除噪声等干扰信息的影响，而且它们都存在着某种针对性，不具备普适性。在对裂纹进行分割时，由于缺少可供选择的特征，容易造成对裂纹的误判和漏判；如果同时考虑太多的特征，则会导致计算效率低下；目前，我国对损伤裂纹分类与评估体系的研究尚属起步，有待进一步完善。鉴于国内外现状，目前针对无人驾驶桥梁的研究大多是针对高精度的航迹规划，尚未形成一套从无人驾驶影像获取到基于影像的桥梁病害诊断的自动化体系。在实际应用中，对图像进行有效的分类，其分类的速度和结果还需要进一步的改进，很少有实际的工程应用。但在工程应用中，受无人驾驶飞机续航能力和航迹规划等因素影响，难以实现对桥梁各部位的精确、快捷、细致的探测。

4.3 定点悬停难度大

桥梁的损伤不能在三维空间内进行精确的定位。不管使用何种方法，其目的都是为了获取疾病的物理、几何特征。在常规的手工测试中，裂纹的几何特征、裂纹的空间分布等都是依靠现场肉眼观察、用钢带尺量测来确定。现有的基于影像的缺陷检测和定位技术，仅能对缺陷进行2D 影像上的缺陷进行定位，无法对缺陷进行三维空间定位，从而影响后期评价结果的准确性。不同构型的无人机在稳定性、载重、续航、抗风能力、场地适应性等方面存在很大差异。为了获得更好的检测结果，通常要针对被检测桥梁的种类和测试内容，设计有针对性的无人驾驶飞机平台。例如，在对大跨度桥梁进行探测时，应选择续航时间长的无人驾驶飞机；在对超宽桥进行探测时，由于缺少无人驾驶飞机的GPS 定位系统，在桥面上安装有无人驾驶飞机的GPS 定位系统，红外测距系统，视觉识别系统，雷达避障系统；当对某一座桥梁的具体部分进行探测时，为了满足探测要求，必须选择具有高航迹规划精度和防撞性能的无人驾驶飞机。

4.4 后期检测数据处理难度大

当前，有关桥梁的检测资料在保存和使用上存在着较大的不足。一是以图档的方式保存了桥梁的基础资料，而以文字记载为主要内容的技术状态，查阅起来很不方便，而且没有直观的感觉；二是对病害的种类、部位和程度等进行统计和分析，主要依靠人工进行，并受到工作人员的技术限制；三是由于桥梁的历史资料，例如病害的演变过程、维修记录等，分散在各种技术档案中，导致其完整性较差，从而影响了维修工作的整体协调。将无人驾驶飞机用于桥面检测，能够采集到桥面上的损伤信息，是一种很好的桥梁检测方法。当前，疾病的自动化识别技术尚不完善，不能对影像资料进行实时、动态的分析，且诊断准确率亟待提高。在无人驾驶飞机的桥梁检测中，如果遇到一些重要的缺陷，仍然需要通过人工进行进一步的确认和判断。以桥梁裂纹为例，《公路桥涵养护规范》（JTGH11-2004）对裂纹大于0.2 mm 需进行养护，而目前的无人机桥检测技术还不能实现裂纹宽度的定量判别。

5 无人机遥感技术应用于桥梁检测的发展路径探讨

在桥梁检验工作中，存在着难以全面、难以按时、难以艰巨、难以完成、难以承担的风险和高昂的费用。为了克服上述困难，采用了传统的桥型检验方法，其优点是：人工识别灵活，前期投资少。缺点是：容易受到桥型和地理条件的影响，风险成本高，效率低。为此，今后的桥梁检验方法需要着重解决如下问题：

5.1 提高桥下定位能力

当前，有关桥梁的检测资料在保存和使用上存在着较大的不足。一是以图档的方式保存了桥梁的基础资料，而主要是以书面记载的方式记载了构件的技术情况，查阅起来很不方便，而且没有直观的可视性；二是对病害种类、部位和程度等进行统计和分析，主要依靠人工进行，受到工作人员技术水平的限制；三是由于桥梁的历史资料，例如病害的演变过程、维修记录等，分散在各种技术档案中，导致其完整性较差，从而影响了维修工作的整体协调。目前，主要的解决方法是利用视觉导航，通过相机获取图像，以计算机作为控制站，对图像进行处理，获得导航信息，该方法的优势在于不依赖外部环境，具有很强的自主性，但是，该方法涉及到光学、图像、模式识别等多个学科的交叉，因此，技术路线比较复杂，很难实现。

5.2 提高图像处理与识别能力

针对目前无人驾驶飞机遥感影像融合技术中，非多分辨率影像融合算法简便、快速，但与多分辨率影像融合后的结果相比，其结果不够理想，本项目拟采用多分辨率影像拉普拉斯影像融合方法，在不损失影像纹理与细节的前提下，通过拉普拉斯影像融合寻找最优影像缝合缝隙，实现影像的无缝拼接。在进行图像拼接时，首先要对图像进行配准，然后再对其进行融合。正确的配准与融合算法是进行影像拼接的关键。

5.3 提高无人机定点悬浮能力，适应复杂环境

当遇到强风时，桥面风场会对无人侦察桥面造成极大的影响，不仅会影响无人侦察桥面探测的效率，还会增大撞墙的危险。

从理论上讲，最直观的途径就是提高飞行器的飞行距离和空气动力。提高飞行距离可以保证无人机在受到外界扰动时有足够的时间进行姿态修正和后续探测，提高飞行动力可以在一定程度上消除外界的扰动，但是这两种方式都需要搭载大量的电池。当前，由于受到锂离子电池能量效率的制约，为了提高UAV 的动力或续航能力，往往需要额外装载更多的电池组，这给UAV 的机身及电子器件带来了很大的负担，短期内UAV 的续航能力难以得到大幅提高。

针对以上问题，一些学者提出了提高无人驾驶飞机探测工作效率的方法，如在大风天气下进行合理的航迹规划，以减少风场对航迹的干扰，但是，由于该方法的复杂性，目前仍停留在室内，尤其是在复杂的地形和地形条件下，其在桥梁探测中的实际应用效果还需要更多的测试。

5.4 提高后期数据处理能力

目前桥梁相关检测数据的存储与应用效率不高。一是桥梁基本信息以图纸档案的形式保存，构件等技术状况以文字记录为主，调阅不便且缺乏直观性；二是病害类型、位置、程度等统计分析工作依赖手工完成，受限于人员的技术水平；三是桥梁历史信息如病害的发展历程、维修记录等情况分布于不同的技术文件中，整合程度低，不利于养护工作的总体统筹。基于此，无人机未来的发展方向应是运用裂缝图像处理算法，实现能快速计算出病害图像的特征参数值，准确率能够满足工程要求。

6 总结

桥梁工程是反映现代社会经济发展的一个主要指标，其建设与使用的安全性与稳定性，对人民群众的生产、生活有很大的影响。然而，由于客观条件、人为因素及技术运用等方面的限制，该项目在实践中并未充分体现出其应有的价值。无人驾驶飞机是一种能够确保桥梁各部件的质量的检测手段，能够以低成本、高效率和高稳定的状态，对桥梁各部件进行病害、程度的检测。但是，在实际中，它在实际中的运用并不显著，主要原因在于它没有与传统的检测方法相结合。为此，有关施工企业应以其为主要研究目标，在确定了无人驾驶飞机在桥面上的使用方式后，确定了其最优控制方式和策略。