无人机在公路桥梁检测中的应用研究

焦 胜

（广东和立土木工程有限公司，广东 广州 511400）

0 引言

当前，我国的公路交通网络已经基本建设完成，公路桥梁是整个公路工程的重要枢纽，在投入使用之后，公路桥梁本身的结构存在一定受损风险，进而带来一定安全隐患，为了保证使用安全，对公路桥梁进行定期检测能够帮助工作人员充分了解其使用状况，进而保障使用者的人身安全。无人机技术具有起降便捷、信息获取快速等诸多优势，将其应用在公路桥梁检测领域能够提升检测质量与效率。

1 公路桥梁检测重要性与作业类型

公路桥梁检测的重要性主要包括：（1）能够协助工作人员发现并解决公路桥梁在设计、施工阶段可能存在的安全隐患，提升公路桥梁的使用价值，例如，在设计与施工阶段，一旦存在一些操作不规范的问题且没有被及时发现，那么就很容易对公路桥梁本身的质量造成严重影响，良好的桥梁检测能够帮助相关工作人员及时发现公路桥梁本身潜藏的安全隐患；（2）能够为公路桥梁的后期运营维护工作提供科学指引。公路桥梁检测能够获取到公路桥梁本身的诸多详细信息，为技术人员提供更加详细的技术资料，为公路桥梁的后期维护提供必要的技术支持。

根据需求不同，公路桥梁的检测作业内容存在一定差异。从整体上讲，桥梁检测作业主要分为日常巡查、经常检查、定期检查、专项检查四个基本种类，不同检测作业的内容存在一定差异[1]。

2 无人机技术及其在公路桥梁检测中的应用优势

在公路桥梁检测领域，无人机技术在其中主要能够通过与BIM技术结合、无人机导航以及视觉定位、无人机高清摄影技术、计算机深度学习图像识别等方式完成检测工作，相比于传统的人工检测，无人机在公路桥梁检测中的应用主要存在以下几方面优势：（1）提升检测效率。在传统技术背景下，在对悬索桥等特殊桥梁的桥梁底板、斜拉钢索等位置进行检测的难度相对较大，同时，传统手段也很难形成常态化、高频度的监测机制，对于轻微、累积性显著的损伤很容易存在侦测不及时的问题，最后，人工检测严重依赖人员个体素质。与人工相比，无人机监测在上述几个方面具有比较明显的技术优势，能够显著提升检测效率；（2）提高安全系数。在对特殊位置进行检测时，采用传统人工方式往往需要技术人员冒着一定风险，而无人机技术则只需要进行远程遥控即可，其安全系数相对较高；（3）降低检测成本。相比于传统人工检测而言，无人机监测不需要消耗较多的人力成本，同时，也不需要像传统人工检测一样对桥梁交通进行控制，整体检测成本相对低；（4）提升数据分析效率。在传统技术背景下，对桥梁信息的记录主要以文字记录为主，其分析效率相对较差，无人机技术能够通过中央处理器对数据进行有效处理，信息也能够保存在硬盘中，其分析技术难度相对较小，有利于养护工作总体统筹[2]。图1为无人机在桥梁检测领域的现实应用。

图1 无人机在桥梁检测领域的现实应用

3 无人机技术在公路桥梁检测中的应用策略

3.1 外观检测

外观检测是无人机技术应用于公路桥梁检测的首要方法，在实践中，技术人员需要根据桥梁特点，控制无人机在桥梁关键部位飞行，并获取动态视频流、静态照片两种形式的信息内容，在实际操作过程中，为了保证后期计算机处理的便捷性，对于无人机云台相机的信噪比、灵敏度、像素、传感器动态范围等内容均存在一定要求，例如，在倾斜摄影建模过程中，相关技术人员可以采用大疆的X5S定焦镜头，在对裂缝、支座等细节进行拍摄时，技术人员可以采用大疆X7变焦镜头。

其次，在桥梁的不同位置，相关技术人员应当选择不同的拍摄方式，以某钢箱梁斜拉桥为例，可以选择以下几个拍摄方式：（1）桥梁上方。选择始终面向桥体的方式，每个航点以45°倾斜的方式拍摄1张照片，环绕半径20m、50m，环绕高度为15m、45m、85m；（2）桥梁两侧，选择始终面向桥体的方式，每个航点以-30°、0°、30°拍摄3张照片，航线层距垂直间距为5～10m，航线层距水平间距为5～10m；（3）道路上空。选择始终面向桥体的方式，每个航点以90°、60°、30°方式拍摄3张照片，高度保持10m，同时，航点间距控制为3m；（4）斜杆四周。选择始终面向斜杆的方式，每个航点以水平的方式拍摄1张照片，航点间距控制为5m。

最后，无人机技术能够结合计算机技术，对桥梁上存在的病害情况进行自动识别，并在模型上对其进行标识，同时，如果结果存在一定疑问，那么计算机能够直接将相关信息发送到有关专家处，由人工对其进行进一步的深入识别[3]。

3.2 桥梁建模

在无人机飞行任务结束之后，会将所有收集到的视频数据、照片数据上传到云端服务器当中进行参数设置，包括对应传感器尺寸、重建精度、文件大小限制等，随后，由计算机自动进行多视角三维重建，并将所有图片、模型进行关联，在此基础上对桥梁基本情况进行分析。无人机倾斜摄影三维实景建模通常能够达到相当高的精度，一般能够达到厘米级，同时，在后期阶段，还可以根据自身需求进行单体化处理特例分析。但是，与此同时，在建模过程中同样容易出现放大局部变形、细节美观性差等缺陷，因此，在实际工作中，往往需要对桥梁下部进行地面补拍，同时，通常还需要利用探照光灯光源对环境光线进行补充。最后，为了提升质量，通常还需要采取空三计算、一体化自动建模、辅助软件手工修模等方式提升模型整体准确度。

BIM建模技术在实践中具有标准、快捷等重要优势，在建筑行业中的应用已经达到了相当广泛的水平，相比于点云建模，数字建模的清晰度、细节性均相对较强，在实践中，可以将倾斜摄影建模技术、BIM技术充分结合，在BIM模型上粘贴实景地理数据，以满足桥梁检测需求。

3.3 检测结果处理与分析

在建模完成之后，相关技术人员可以对照地图数据、实地测量数据、模型测量数据，对无人机桥梁进行精准检测，整体精度能够达到厘米级，针对表面裂缝的检测节能能够达到毫米级。相比于传统人工检测而言，此种方式在精准度方面明显提高，在桥梁检测领域具有相当强的可行性。

笔者采用无人机技术对某桥梁进行实际测量，不同部位的具体误差如下所示：（1）在右侧楼梯宽度位置，实际距离为212cm，基于无人机技术构造的模型距离为220cm，两者之间的误差为8cm；（2）在左侧楼梯宽度位置，实际距离为230cm，基于无人机技术构造的模型距离为230cm，两者之间的误差为0cm；（3）在右侧楼梯围栏高度位置，实际距离为112cm，基于无人机技术构造的模型距离为106cm，两者之间的误差为6cm；（4）在左侧楼梯围栏高度位置，实际距离为106cm，基于无人机技术构造的模型距离为98cm，两者之间的误差为8cm；（5）在非机动车车道宽度位置，实际距离为290cm，基于无人机技术构造的模型距离为295cm，两者之间的误差为5cm；（6）在围栏外侧平台宽度位置，实际距离为370cm，基于无人机技术构造的模型距离为366cm，两者之间的误差为4cm；（7）在路灯杆与围栏间距位置，实际距离为1755cm，基于无人机技术构造的模型距离为1750cm，两者之间的误差为5cm。

上述测量的平均误差数值为5.14cm，基本能够满足桥梁检测工作对于精确度的需求。

3.4 无人机技术在公路桥梁检测中应用质量提升策略

无人机技术在公路桥梁检测中的应用确实能够提升检测质量，但与此同时，无人机技术实际应用过程中仍旧存在一些较为重要的注意事项，本节对无人机技术在公路桥梁检测中的应用要点进行简要分析：（1）无人机很容易受到环境因素的影响，如风速、气候等，因此在测试时应当尽量选择较好的气候条件；（2）无人机技术的应用效果也很容易受到硬件及软件条件的影响，因此，在测试之前，应当结合实际需求选择能够满足要求的无人机平台及软件设备。（3）无人机技术应用对于操纵人员的技术要求相对较高，不仅需要具有无人机操作经验，还应当具备桥梁病害的基础识别能力，因此，相关单位应当对相关工作人员进行培训，在培训合格之后才能让技术人员实际操控无人机以及地面站控制软件。（4）在当前的无人机技术应用过程中，主要是利用无人机的优势对桥梁病害数据进行采集，虽然部分无人机也能进行部分具体的识别工作，但是限于其本身能力，自动病害识别技术仍旧没有达到比较成熟的水平，很难实现视频图像数据的动态分析，因此，相关单位必须设定人工审核部门，对关键病害进行人工审核，以保证桥梁检测的准确性。

4 结语

纵观全文，随着科学技术的不断发展，无人机技术在公路桥梁检测方面的应用已经具备了较强的可行性，能够精准识别病害并将相关信息进行反馈。本文对无人机技术在公路桥梁检测中的应用优势以及应用策略进行了简要分析，最终发现，基于建筑信息化的无人机检测系统确实能够显著降低传统桥梁检测需要消耗的人工成本、时间成本、资源成本。但是，无人机检测系统仍旧存在一些缺陷阻碍了其价值的充分发挥，如无法进行病害的动态识别等，相关领域的研究人员可以从这些角度着手，不断优化无人机技术在公路桥梁检测中的应用质量。