开发背景：

我国桥梁里程长，截至2022年末全国公路桥梁103.32万座、8576.49万延米，其中特大桥8816座、1621.44万延米。作为交通要道，桥梁桥墩的质量关系到桥梁的安全运营。运营期间，桥梁结构病害逐年累积，裂缝，蜂窝面、掉块导致钢筋外露而被进一步腐蚀、变形等隐蔽缺陷日益增多且不易探查。在桥梁巡检领域，目前以人力为主，检测设备功能单一。对于大型桥梁的桥梁底板、高塔柱等，常规的桥梁巡检方式难以兼顾，桥梁墩柱水下部分的巡检工作依旧由巡检人员下潜完成，人工水下作业的时长受限以及桩墩周边漩涡威胁潜水员安全。由此，传统巡检精度低，效率低，受环境限制大，桥梁结构病害难以得到及时的发现与处理，巡检数据难以保存和调用，运维困难。并且适用于桥底和水下墩柱的巡检设备仍不完善，无法满足水面水下全方位统一巡检。因此，团队研发了基于新一代YOLOv8图像识别算法、声呐成像三维重构技术和“慧眼”分布式桥梁环境感知技术的巡检多终端，智慧多栖桥梁巡检设备与固定传感设备。

设计原理及方案：

1.基于改进YOLOv8图像识别算法的轻量化病害检测方法

针对当前巡检设备巡检精度不高的问题，本项目旨在设计一种基于改进YOLOv8图像识别算法的轻量化桥梁病害检测技术，借助高精度、低成本、高效率的图像识别技术，经过追踪——动态识别——分类——分割——检测等步骤，对桥梁病害信息进行定量分析与数据处理，使得桥梁病害信息观察直观具体化，以缩短常规桥梁检测时间，提高其检测效率。针对桥梁不同种类及不同层次的病害，建立标准数据库采集与病害处理系统，通过定期采集的不同位置病害图片信息进行分析与预处理。

2.二维机械式扫描声呐成像及其三维重构

声波在水中传播衰减程度远低于光波，且具有良好的穿透性，故其成像基本不受弱光与浑浊水况的影响。因此，利用二维机械式声呐扫描获得病害图像像。但声波波长较大，对一些精细的损伤探测精度低，且声呐利用分析回声的时间延迟成像，其所成图像为二维图像，基于此，针对获得的声呐二维图像，本项目采用一系列分析与处理方法，实现对所成图像的三维重构。

3.“慧眼”分布式桥梁环境感知技术

为实现桥梁周围环境信息全方位实时检测，自研“慧眼”分布式桥梁环境感知技术，提出了“固定+移动”全方位监测方案，在桥梁结构物表面或内部安置传感器终端，每个终端集成12颗高精度传感器，由自研并联式微控制集成芯片技术提供控制支持，持续、稳定地收集桥梁周边与内部的各种环境数据，如水流流速、酸碱度、重金属离子浓度、结构变形等，与移动巡检设备上的传感器搭配使用，实现桥梁环境全面监测。

4.水陆双栖全方位分布式智能巡检终端

外部架构上，采用阻力较小的流线型设计，以减少水下复杂环境对设备的影响。并且使用耐腐蚀、抗冲击、耐腐蚀性能好，且无毒性的绿色环保材料ABS作为外部材料。

内置耐压舱，耐压舱内装载了AUV核心部件，包括控制板、电源板、电子罗盘、水下摄像机、照明器(LED等)、深度传感器、温度传感器和各类连接线等。耐压舱可以密封保护电子元件，基于流线型的外壳，将耐压舱设计为圆柱形状，采用亚克力材料作为耐压舱主题材料，保证抗压性能良好的同时增强防水性能。

采用齿轮铰链折页结构设计可自主折叠摄像云台，同时在设备底部另外加装摄像头，满足全方位，多角度的自主巡检。采用国产自主研发的北斗定位系统，实现病害精准定位，同时保障国家重大基础设施战略安全。

产品先进性与创新性：

创新点1：水陆双栖全方位分布式智能巡检设备

创新性采用水陆两栖结合方式，采用类似潜水艇的耐压舱设计，新型高性能环保材料，并在设备底部加装履带，增强其在桥面上行驶的灵活度，实现涉水桥梁桥面、桥底、桥墩水上、水下部分一体化检测，极大的节省了人力物力成本，使检测效率更高。内建双通道通讯模式，采用北斗定位芯片，实现自主循迹、智慧巡检。

创新点2：基于改进YOLOv8图像识别算法的轻量化病害检测

针对现有的病害检测算法存在的精度较低，计算量大等问题，提出了一种基于YOLOv8改进的轻量型道路损伤检测算法。替换骨干网络中一些模块，构建新的C2f结构并改进损伤函数，构建新型轻量化检测算法。在提升图像精度的同时降低计算复杂度。并基于机器学习，实现病害自动检测。

创新点3：声呐技术成像三维重构与相机检测的融合

考虑到水下环境对相机图像采集的影响，本项目创新性地融合了声呐技术。利用声波的传播和反射特性，通过声呐成像完成水下病害的检测。并且对二维声呐图像进行三维重构，针对桥梁墩柱水下部分的焊缝、腐蚀情况以及结构裂缝等问题进行测定和评估，实现了对水下结构病害的高精度检测，弥补了相机在水下环境中受限较大的短板，进一步提升巡检精度。

创新点4：“慧眼”桥梁环境分布式感知设备

　  构建全方位，高集成的物联网桥梁环境信息采集终端内，提出“固定+移动”全方位监测方案，一次任务可采集超12种环境参数，支持功能拓展。较传统传感设备环境感知能力提升约33%。