AI桥梁裂缝检测定制：无人机图像拼接与宽度量化

桥梁裂缝巡检长期依赖人工望远镜加裂缝尺，效率低且宽度读数主观。计算机视觉实验室近期做了一组实验性探索：把消费级无人机拍摄的序列影像，直接转成可量化的裂缝台账。

流程分三段：采集端控制航向重叠率 75%、旁向 65%，地面布设标定板与 RTK 控制点，解决尺度基准问题；用 SfM 生成正射影像后，按 2000×2000 滑窗切图，避免整图缩放推理带来的分辨率损失；裂缝分割采用轻量编码器—解码器结构，输出掩膜后骨架化提取中心线，再沿法向做亚像素宽度采样，换算为毫米值。

实测数据（某城市高架两跨，约 2.3 km 桥面）：正射影像地面分辨率 0.6 mm/px，裂缝召回率 0.89，宽度量化与裂缝尺读数平均偏差 0.06 mm；漏检主要集中在宽度小于 0.15 mm 的细微裂纹。单跨拼接与推理耗时约 11 分钟。