根據我國橋梁外觀檢測目前的現狀及存在（zài）的問題（tí），需要需要解決的最根本的問題就是檢測結果可靠性的問題。由於目前受人（rén）工（gōng）檢測主觀性的影響，需要依靠新技（jì）術來克服和解決這一根本的問（wèn）題。隨著新技術的發展，橋梁外觀檢測需要在（zài）新技術上加大設備的研發，實現橋梁外觀檢測的自動化無人（rén）化。實現橋梁外觀檢測的自（zì）動化無人化（huà），還有很長的一（yī）段道路需要（yào）走。目前我國的道路檢測已經實現了車載式設備的自動化檢測。由於橋梁檢測同道路檢測相比（bǐ），其複雜性更高（gāo），實現自動化檢測的難度更大。

對於橋梁結構自動化檢測（cè），則需要不同的載體搭設不同的檢測設備對橋梁實現自動（dòng）化的（de）檢測。對於橋梁的主梁結構有（yǒu）不同的形式，這（zhè）個設備研發應該多樣化，可以采用無人機、水下檢測機器人、爬壁機器人、攀爬式機（jī）器人等等來適應不同的橋梁結構形式。由於橋梁結構受橋下空間衛（wèi）星（xīng）定位信號的問題影響，需要研究不同的定位導航技術（shù）來解決載體的定位問題。

對於橋梁外觀檢測（cè）需要搭載的設備（bèi）通常采用視頻的設備，因此 AI圖像識別技術的（de）研發對於（yú）橋梁外（wài）觀檢測技術的發展至關重要。國內很多高等院校、科研機構以及企業都在進（jìn）行（háng）此項技術的研發和實踐。對（duì）於橋梁結構（gòu）外觀檢測需要解決裂（liè）縫等病害（如裂縫寬度）高精度識別問題（tí）。對於裂縫的寬度，規範（fàn）的限值一般是0.2毫米（mǐ），因此（cǐ）裂縫寬度的識別精度至少要（yào）達到（dào）0.05毫（háo）米（mǐ），甚至0.02毫米，這對於（yú）視覺識別（bié）來講是一個（gè）巨大的挑戰。

目前圖像識別技術的研究，很多學者研究了很（hěn）多高（gāo）精度識別方（fāng）法，算法在試驗室內識（shí）別的精度也非常高。但在（zài）實際橋梁結構中的應用還達不到要求，其根本原因就是其算法基於的圖像集（jí）存在著一定（dìng）的問題，圖像集的精度是影響其識別精度（dù）乃至實際應用的一個障礙。因此對圖像識別的研究，需要（yào）針對（duì）橋梁結構建立完備的現場病害的（de）圖集庫。並對不同的病害進（jìn）行準確標（biāo）識。利用高精度的算法對圖像庫進行識別算法的研究。對於提高橋梁外觀檢測的結果評價的（de）準確性，需要對評價（jià）標準的客觀性進行係統的研究。每一項病害定量評價的標準，對於不同的檢測人員（yuán）評價結果要具有良好的（de）一致性。

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