行业领域

新一代信息技术产业,民用航空,生成式人工智能

需求背景

截至 2024 年底，全国公路桥梁总量已突破 110 万座，其中大量桥梁进入服役中后期，结构老化、病害频发问题日益凸显，传统养护模式的供给能力与安全保障需求之间的矛盾持续加剧。传统桥梁巡检长期采用 “人工目视 + 检测车辅助” 模式，存在三重核心痛点：一是安全风险极高，高墩、梁底、主缆等部位巡检需高空作业，临边攀爬风险突出，极端天气下作业事故隐患显著，矮寨大桥等世界级桥梁人工巡检单次作业风险等级达一级；二是效率与覆盖不足，单座特大桥人工全面巡检需 3-7 天，中小桥梁巡检周期普遍长达季度级，桥梁底部、支座内侧、背水面等区域为天然巡检盲区，毫米级早期病害漏检率可达 40% 以上；三是成本与精度失衡，人工检测依赖人员经验，病害量化误差大，且大型检测车租赁成本高昂，全生命周期养护费用居高不下，难以支撑数万座桥梁的常态化精细养护。无人机低空巡检技术凭借机动灵活、全域覆盖、多源感知的技术优势，开展桥梁低空巡检技术研究与系统开发，构建适配湖南山区、跨江等复杂场景的无人机智慧巡检体系，是落实行业政策要求、破解桥梁养护痛点、提升桥梁安全保障能力的迫切需求，对推动全省公路养护数字化转型具有重要的工程应用价值。

需解决的主要技术难题

1、复杂空间下无人机精准导航与自主飞行技术：桥梁底部、箱梁内部、桥墩间隙等区域属于典型的卫星信号拒止环境，单一卫星导航会出现定位漂移甚至失联；同时桥梁周边风场紊乱、障碍物密集，对飞行稳定性与避障能力要求极高。需攻克无卫星环境下视觉+激光 SLAM 融合定位技术，解决长距离飞行的累积误差问题，突破狭长廊道下的六向智能避障、复杂风场自适应飞行控制等核心难题，实现厘米级定位精度与全结构无碰撞飞行。

2、多类型桥梁病害智能识别与量化检测技术桥梁病害类型涵盖混凝土裂缝、剥落、露筋，钢结构锈蚀、螺栓松动，支座变形、伸缩缝异常等十余类，且病害尺度差异大、背景复杂、样本数据稀缺。需构建覆盖梁桥、拱桥、悬索桥等多桥型的典型病害样本数据集，突破小样本迁移学习算法，解决阴影、水渍干扰下的病害误检漏检问题，实现裂缝宽度、锈蚀面积、破损范围等参数的高精度自动量化，满足桥梁养护技术标准的检测精度要求。

3、复杂地域环境下作业适应性技术湖南山区桥梁多、跨江桥梁多，沿线气象条件复杂，强风、水雾、高低温等环境会显著影响无人机飞行安全与成像质量。需攻克复杂气象条件下的飞行稳控算法、高清成像防抖与图像增强技术，优化极端温度下的电池续航与设备防护方案，保障山区峡谷、江面低空等特殊场景下巡检作业的稳定性与数据可靠性。

4、巡检数据与桥梁养护体系深度融合技术当前桥梁养护数据分散在结构健康监测、养护管理、BIM 设计等多个系统，无人机巡检数据易形成新的信息孤岛。需突破巡检数据与桥梁 GIS/BIM 模型的自动匹配融合技术，建立病害里程定位、分级预警、工单派发、治理复核的全流程数据链路，打通与现有公路桥梁养护管理平台的数据接口，实现 “感知 - 分析 - 处置 - 归档” 的数字化业务闭环。

期望实现的主要技术目标

1、建成全自主桥梁低空智慧巡检系统：开发集航线自动规划、自主起降、智能避障、数据自动回传功能于一体的无人机巡检系统，覆盖梁式桥、拱桥、悬索桥等主流桥型，适配桥墩、梁底、主缆、支座等全部位巡检需求。系统作业效率较传统人工巡检提升 8 倍以上，特大桥全结构巡检时长压缩至 4-8 小时，实现桥梁结构表观巡检无盲区覆盖。

2、实现桥梁病害高精度智能量化诊断：构建典型桥梁病害的标准化样本库，AI 病害识别准确率不低于 95%，裂缝宽度检测误差≤0.02mm，支持锈蚀面积、破损范围、螺栓松动等参数的自动量化评估，自动生成符合行业规范的巡检报告，替代人工完成主要表观病害检测工作。

3、突破复杂空间导航与环境适配技术形成无卫星信号环境下的高精度导航解决方案，桥底、箱梁内等区域定位精度达到厘米级，飞行姿态稳定可控；系统可适应 6 级以下风力、轻度水雾等常见复杂环境，满足湖南山区、跨江桥梁的常态化巡检作业要求。

4、构建桥梁养护数字化业务闭环打通巡检系统与现有公路桥梁养护管理平台的数据接口，实现巡检数据自动入库、病害位置自动匹配桩号、隐患智能分级预警、养护工单自动派发、治理效果线上复核，形成全流程数字化管理闭环，支撑桥梁预防性养护决策。