在桥梁工程中，吊桥作为重要的交通枢纽，其安全性和稳定性至关重要，传统桥身监测方法受限于人力和设备，难以实现全面、实时的监测，而无人机技术的引入，为吊桥桥身监测提供了新的解决方案。
无人机搭载高精度传感器，如激光雷达（LiDAR）、相机等，可自主或远程操控飞越吊桥桥身，进行高精度、多角度的数据采集，如何从海量数据中提取有价值的信息，实现桥身形变、裂缝、腐蚀等问题的精准识别与评估，是当前面临的一大挑战。
针对这一问题，我们提出了一种基于深度学习的无人机数据处理方法，该方法首先对无人机采集的原始数据进行预处理，包括噪声过滤、数据配准等；随后，利用深度学习算法对处理后的数据进行训练和识别，实现桥身状态的自动分类与评估，我们还开发了可视化平台，将处理结果以直观的图像或视频形式展示，便于工程师进行快速决策与维护。
通过这种方法，不仅提高了吊桥桥身监测的效率和准确性，还降低了人力成本和安全风险，为桥梁工程的安全监测提供了新的思路和技术手段。
添加新评论