基于深度学习和低空经济驱动型

　　一、案例描述

　　(一)案例背景

　　近年来，低空经济的迅速发展为交通基础设施的巡检工作提供了全新的技术解决方案。作为现代技术与产业经济深度融合的重要方向，低空经济不仅推动了无人机等智能化设备的普及应用，也为基础设施管理模式的升级注入了新的活力。然而，如何将低空经济与基础设施管理实现深层次结合，以最大化发挥技术优势并提升管理效率，已成为行业内广泛关注和讨论的新课题。

　　目前桥梁结构的表观病害检测主要以人工检测为主，存在效率低下、准确度低、覆盖范围小、危险性高等诸多问题，尤其是在桥梁检测领域面临诸多挑战。针对桥塔、钢混结合段等结构复杂且关键的部位，人工检测受限于作业条件，难以全面覆盖桥梁高空索塔及斜拉索顶端区域的细节，而这些区域往往可能存在着潜在的病害风险，若未及时发现，可能对桥梁结构的安全性及服役寿命造成影响。在这种背景下，无人机技术以其高效、灵活和精准的特性脱颖而出，不仅弥补了传统方法的局限性，还展现出了不可替代的技术优势。

　　橄榄坝大桥是位于西双版纳的一座特大斜拉桥，其主跨横跨澜沧江，是当地重要的交通枢纽，更是连接经济发展与区域联动的关键大动脉。大桥全长700米，主塔高达118.6米，桥梁规模宏大、结构复杂，部分关键结构存在潜在病害风险。虎跳峡金沙江特大桥位于香丽高速公路K79+034~K80+051处，为跨越金沙江而设置，是香丽高速公路控制性工程之一，主桥为766m单跨简支钢桁架加劲梁悬索桥，主缆边跨为160m，主缆矢跨比采用1/10，索塔为直塔柱门式框架结构，群桩基础，香格里拉岸采用隧道锚，丽江岸采用重力锚;全桥桩基均为钻孔灌注桩，按摩擦桩设计。引桥上部结构孔跨布置为6×41m连续钢混组合梁桥，桥梁宽度12m，单幅桥跨设置3根主梁，端支点设置端横梁，中支点位置设置中横梁，跨间每隔5m设置1根中横梁，每跨共7道中横梁。全桥钢主梁中心线沿道路设计线布置，混凝土悬臂沿纵向等长。引桥下部构造1、2、3、4、6#墩为变截面空心方形墩，5#墩为变截面方形门架墩，前进岸桥台为U台加桩基础组合桥台，全桥桩基均为钻孔灌注桩，按摩擦桩设计。

　　为探索无人机技术在桥梁检测领域的应用潜力，结合低空经济的背景，2024年12月13日，云南省公路科学技术研究院联合云南华怡道桥公司，率先将低空经济理念引入橄榄坝特大桥、虎跳峡金沙江特大桥梁智慧巡检领域，开展无人机智慧巡检试点工作，开创了“桥梁检测+低空经济”协同发展的新路径，旨在通过高效的无人机巡检技术发现传统巡检方式无法识别的细微病害，这一创新举措不仅大幅提高了桥梁巡检的效率和精度，也为云南省低空经济的多元化发展提供了新的示范样本，橄榄坝大桥的无人机智慧巡检也正是将低空经济拓展至公路桥梁基础设施领域的有益尝试。

　　(二)实施过程

　　(1)环境勘察调研

　　在正式开展工作之前，无人机团队对橄榄坝大桥的几何特性、结构特点以及病害可能分布区域进行了全面分析，结合桥梁的具体情况，制定了一套科学且详细的无人机巡检计划。该计划重点覆盖了南北两座桥塔及其相连的斜拉索区域，尤其是针对传统人工检测难以触及的高空结构和关键细节部位进行了特别设计。

　　团队充分考虑了飞行高度、拍摄角度、风速、气候条件等因素，并针对大桥周边的地理环境和气象变化，灵活调整了无人机的巡检路径。通过作业前试飞后，精准设定了飞行参数，无人机能够以最佳角度接近目标区域，确保全方位覆盖结构表面的每一个细节，最大限度地减少检测盲区。此外，巡检计划还细化了飞行任务的时序安排，在不同时间段内优化飞行条件，以充分应对可能存在的突发情况。精细化的无人机巡检方案可以提升巡检工作的效率和安全性。

　　(2)正式作业

　　在巡检过程中，无人机针对桥梁的关键部位开展了高精度巡检拍摄工作，特别是对索塔的塔柱、横梁以及斜拉索等结构进行了全方位的精细化巡检拍摄。通过配备的高分辨率摄像头，无人机能够捕捉这些复杂区域的细微结构特征，包括可能存在的裂缝、锈蚀、剥落等病害迹象。

　　针对塔柱，无人机以多角度、多高度的方式进行覆盖式巡检，确保无死角记录其表面状况。而在横梁部位，无人机凭借灵活的飞行能力，可以深入难以通过人工接近的区域进行高精度拍摄，获取高质量的图像数据。对于斜拉索，无人机则沿索体路径进行线性巡检，重点关注连接处及索体表面的潜在病害情况。

　　(3)后期处理

　　在巡检任务完成后，采集到的大量高分辨率图像数据会通过无损拼接技术的处理生成两座索塔及斜拉索的完整超大图像。这一拼接过程不仅确保了图像的高精度和连续性，还可以完整呈现桥梁关键部位的结构细节。

　　随后，利用深度学习算法对拼接完成的图像进行自动化病害识别，对病害区域进行精准标注，包括病害的类型、面积及分布位置等信息。借助先进算法的强大处理能力，不仅可以大幅提高病害识别的效率和准确性，还可以有效降低传统人工检测中可能出现的误判或漏判现象。

　　为便于结果的直观呈现，拼接图像及识别结果均通过可视化技术进行了全面展示，然后生成结构健康报告。在报告中，病害区域的具体位置、类型及严重程度会被详细标注，可以为桥梁管养提供了明确的参考依据。这一成果不仅提高了桥梁检测的科学性和可靠性，也为后续的病害修复和管养维护工作提供了精准、可操作的决策支持，有助于延长桥梁使用寿命并保障交通安全。

　　(三)应用成效

　　(1)检测覆盖全面精准，填补人工盲区

　　通过无人机技术的应用，实现了桥梁检测的全面覆盖，特别是针对索塔顶部、斜拉索连接处等人工难以触及的区域，成功捕捉到了高分辨率图像。这种高精度的检测能力填补了传统人工巡检的盲区，确保了桥梁结构的健康状况能够得到更加科学和全面的评估。

　　(2)高效作业，显著提升巡检效率

　　较传统人工检测方式大幅缩短了工作时间。在复杂结构和高风险区域，无人机的非接触式作业大幅减少了作业难度和人员投入，显著提升了桥梁巡检工作的效率。

　　(3)智能化识别技术，提高检测质量

　　在采集数据后，结合无损拼接技术和深度学习算法，实现了病害的自动识别和标注。系统能够快速、精准地识别裂缝、锈蚀等病害特征，并标记病害的面积、类型和位置。这种智能化处理方式显著提升了检测质量，同时有效降低了传统人工检测中因主观判断可能导致的误判或漏判概率。

　　(4)降低成本，优化资源配置

　　相较于传统的脚手架搭建和人工高空作业，无人机巡检大幅减少了施工设备投入和人力成本。通过快速、精准地获取桥梁病害信息，不仅降低了检测成本，还为早期修复提供了关键依据，避免了因病害扩散引发的高额后续维护费用，极大优化了资源配置。

　　(5)探索创新模式，开创行业先河

　　此次试点工作将无人机技术成功引入长大桥梁巡检领域，不仅展现了无人机技术在桥梁病害检测中的强大潜力，更开创了低空经济与基础设施管理深度融合的先河。这种创新模式不仅推动了低空经济的应用扩展，也为交通基础设施的智能化运维提供了实践参考，为相关行业未来发展奠定了坚实基础。

　　(6)树立典型示范，推动行业发展

　　橄榄坝大桥巡检案例的成功，为低空经济技术在桥梁巡检领域的应用树立了典范，证明了无人机技术在实际工程中的可操作性与高效性。这一突破为桥梁巡检行业的发展提供了新的思路，也为无人机技术在其他基础设施运维场景中的推广应用提供了宝贵经验。

　　此次无人机巡检在橄榄坝大桥的成功实施，标志着低空经济与交通基础设施运维的深度结合迈出了实质性步伐，不仅在技术上实现了重要突破，也开创了智能化设施管理的新局面，取得了多方面的显著成效，不仅显著提升了桥梁巡检的效率和质量，还为智能化巡检体系的构建提供了成功样本。在低空经济快速发展的时代背景下，此次试点的实施不仅彰显了技术的先进性和创新性，更在行业内树立了前瞻性的标杆作用，为交通基础设施智能化运维注入了新的动能。

　　二、技术要求

　　(一)关键技术

　　(1)高精度多分类病害识别模型：通过深度学习算法和大规模病害数据集，构建了高精度的混凝土病害智能识别模型。无人机配备高分辨率摄像头，自动采集桥塔和桥墩的高质量图像，实时识别桥梁的病害类型(如蜂窝、剥落、裂缝、空洞、锈胀等)。结合图像增强和无损拼图技术，病害的定位、类型分类和统计展示更加直观，检测精度和识别率显著提升。

　　(2)无接触病害尺寸测量技术：采用摄影测量技术和多源数据融合算法，利用预训练的深度学习模型对图像进行分析，自动识别多种病害类型。无人机可对病害的长度、宽度和面积等关键尺寸进行高精度测量，满足相关检测规范的技术要求。对于桥梁裂缝的宽度测量，误差控制在毫米级，为桥梁技术状况评估和养护方案的制定提供了精准的量化数据支撑。

　　(3)动态损伤评估：为了从动态角度评估大桥的长期运行安全性，项目组引入了Lyapunov指数方法，结合大桥的塔身与桥墩的传感器实时监测数据，对大桥的动态响应特征进行分析，识别潜在的结构损伤位置。这一技术突破了传统静态检测的局限性，能够及时发现和评估桥梁在运营中的状态变化。

　　(4)智慧展示与报告生成：无人机收集的检测数据通过图像处理技术可视化展示，生成涵盖病害类型、分布、尺寸及动态响应特征的“健康报告”，实现了从数据采集到报告输出的全流程智能化。报告内容不仅具备规范性和可视化特点，也可为养护决策提供更具针对性的依据。

　　(二)设备技术要求

　　本次试点工作中，采用了Mavic 3 Enterprise无人机作为主要执行设备，该无人机配备了高分辨率摄像头，能够精准捕捉桥梁关键部位的图像数据，其采集精度可达毫米级。该设备强大的成像能力确保了桥梁检测过程中，即使是细微的裂缝、锈蚀或露筋等病害特征也能够被清晰记录，为后续的病害分析和评估提供了可靠的数据支撑。同时，高分辨率摄像头的广角覆盖和细节放大功能显著提高了数据采集的全面性和精度，进一步优化了检测效果，充分满足了复杂结构区域巡检的高标准要求。

　　表 1Mavic 3E 技术参数表

　　三、经济效益和市场前景

　　(一)经济效益

　　相较于传统的人工巡查方式，本次采用无人机检测技术展现出显著的经济优势，主要体现在以下几个方面：

　　传统巡查需要租赁高空作业设备或搭建脚手架，产生高额的租赁、运输和人工费用。使用无人机仅需配备专业操作人员，极大降低了人力和设备成本。此外，无人机检测过程中无需对交通进行长时间封闭，减少了因交通中断带来的社会经济损失。

　　传统方式需要耗费数周甚至数月才能完成桥梁关键部位的全面检查，而无人机技术可将工期缩短为几天。时间的缩短不仅意味着检测成本的降低，还显著提高了检测效率，为后续桥梁养护赢得了宝贵的时间窗口。

　　借助深度学习算法，无人机技术能够精确识别和定位病害区域，为桥梁管理方提供详实的检测数据。通过早期发现细小病害并及时修复，可以避免病害进一步扩展导致的大规模维修或结构加固费用，从而降低整体维护成本。

　　表 2经济效益对比

　　(二)市场前景

　　随着我国交通基础设施建设的迅速发展，桥梁等大型基础设施的运营维护需求与日俱增，而现有的传统巡查手段难以满足日益复杂的检测需求。无人机技术以其高效、安全和低成本的优势，具有广阔的市场发展前景。

　　截至目前，全国有超过100万座桥梁需要定期检测，其中包括大量斜拉桥、悬索桥等结构复杂的大型桥梁、由于传统巡查技术存在局限性，无人机检测技术在桥梁巡检市场中正逐步成为主流选择。

　　低空经济的快速发展为无人机检测技术的推广提供了政策支持与市场空间。随着低空空域管理逐渐开放，以及无人机在通信、导航等领域的技术成熟，桥梁巡检正成为低空经济中的重点应用场景。

　　相比于国外高昂的无人机巡检技术成本，国内企业正在快速实现技术突破与成本优化，形成了较为明显的价格优势。在政策支持和技术进步的双重驱动下，我国有望在无人机桥梁检测领域占据全球领先地位。

　　四、社会效益

　　(1)提高公众安全感

　　桥梁是交通网络的重要组成部分，其结构健康直接关系到公共出行的安全。通过无人机技术精准识别桥梁病害，并制定及时有效的养护方案，可显著降低桥梁病害引发安全事故的风险，提升公众对交通设施的信任感和安全感。

　　(2)减少交通干扰

　　传统人工巡查通常需要封闭交通甚至搭建脚手架，不仅耗时长，而且对通行效率造成严重影响。无人机检测技术通过非接触式作业避免了对交通流的干扰，为群众出行提供了极大便利，获得了广泛的认可与好评。

　　(3)推动技术创新与产业升级

　　无人机在桥梁检测领域的应用，促进了深度学习算法、图像处理技术和无人机制造技术和协同发展，推动了桥梁检测行业从传统作业模式向智能化转型。同时，桥梁检测案例的成功也为低空经济的发展提供了有力支持，加速了无人机在交通、能源和建筑等领域的应用扩展。

　　(4)节约社会资源

　　无人机检测技术以较低的成本实现了高效的病害识别，节约了大量社会资源，通过早期发现病害并及时修复，可有效避免因桥梁病害恶化而导致的巨额维修费用，为社会基础设施维护节省了资金。

　　(5)增强公众认可度

　　此次在橄榄坝大桥试点的无人机检测技术因其高效、安全和精准的特点，获得了管理部门和社会公众的高度关注。尽管尚未进行详细的公众调查，但社会对智能化桥梁检测技术的接受度和支持度普遍较高，为无人机技术的进一步推广奠定了良好的社会基础。