基于无人机的悬索桥主缆自动巡检及小样本表观病害识别

为了实现悬索桥主缆的自动化、智能化检查,开展了基于无人机的主缆巡检路径规划和小样本数据下的主缆病害识别研究。首先,利用无人机倾斜摄影测量技术快速建立悬索桥的三维模型,提出主缆无人机自动巡检路径的规划方法;然后,采用Faster RCNN网络模型识别主缆图像中的表观病害;最后,采用基于图像融合的数据增强方法,提高小样本数据集下目标检测的准确率。在Faster RCNN网络模型训练过程中,随着训练轮次的增加,测试集中裂纹、锈蚀和划痕3类病害的平均精确率得到提升,并在第15个训练轮次后逐渐稳定,在经过100个训练轮次后,测试集中所有类别的平均精确率为0.723。以小龙湾桥为研究对象,进行了主缆的现场检查试验。研究结果表明：基于悬索桥三维模型进行主缆无人机自动巡检路径规划具有实际可行性;基于Faster RCNN网络模型能较准确地识别主缆的裂纹、锈蚀和划痕病害;利用图像融合方法生成病害数据能有效克服数据样本少的问题,并提高识别的准确性。     

基于无人机倾斜摄影的桥梁三维建模研究

我国现役桥梁数量庞大,为保证桥梁运行安全,需对桥梁进行定期检查。针对桥梁后期维护检测,传统检测方法多采用人工现场调查法,主要是外观检测,工作繁复,效率较低,且存在视觉盲点。本文探讨了无人机作为一种新型工具,用于桥梁检测的研究进展及其用于桥梁检测中存在的桥底GPS信号不佳、钢结构桥梁易干扰无人机信号传输等缺点。阐述了通过无人机倾斜摄影测量来快速建立桥梁三维模型,从而构建桥梁地图的相关技术和方法,后期可通过三维模型来进行无人机桥梁病害检测的航线规划。并介绍了一个工程案例——南京某大桥的倾斜摄影三维建模。     

倾斜摄影航线规划在桥梁建模中的应用研究

介绍了针对在建桥梁进行快速建模的精细化航线规划的基本原理和方法，选用无人机首先采用环形航线或五向飞行航线建立桥梁的粗略倾斜摄影三维模型后，在粗模上标记特征点，依据特征点规划精细化航线，最后建立精细倾斜摄影三维模型。通过在实际工程中的应用发现，相比环形航线和五向飞行航线，无人机精细化航线能有效提高航线效率，减少飞行时间，且能实现多高度、多角度观测，有效减少视觉盲区，模型完整度和纹理细节都更优，重建模型的精细化程度更高。