宋 凯,万 超,马 俊

为破解传统桥梁人工巡检在复杂结构桥梁养护中存在的效率低、风险高、数据管理难等痛点，本文以鄱阳湖二桥智能巡检项目为实践载体，聚焦基于AI深度学习和数字孪生技术的桥梁无人机场智能巡检技术展开研究。通过构建“数据采集-模型分析-平台管理”三位一体技术体系，制定适配桥梁不同部位的无人机标准化巡检方案，研发融合数字孪生的巡检数据管理平台，优化基于深度学习的病害识别模型，实现桥梁巡检全流程的智能化升级。现场应用验证表明，该技术可有效识别0.5mm宽度混凝土裂缝，病害综合识别精度达80%，较传统人工巡检节省50%以上时间，为大型桥梁常态化、高精度养护提供了技术范式，符合项目任务书设定的研究目标与应用需求。

AI深度学习；数字孪生；桥梁巡检；无人机场；病害识别；标准化采集

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