基于图像识别的桥梁损伤检测与BIM定位方法

摘要

为解决传统桥梁维护中二维检测数据信息量有限、难以支撑精准决策的难题，该文提出了一种融合深度学习与运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）技术的自动化方法，以实现从损伤识别到建筑信息模型（BIM）精准定位的一体化流程。首先，利用YOLOv8深度学习模型自动检测桥梁表面损伤；其次，应用SfM技术对损伤区域进行局部三维重建，获取其三维坐标；然后，通过最小二乘法将局部坐标系与全桥三维模型坐标系对齐，完成损伤信息的精准集成；最后，通过实际桥梁的案例验证证明，该方法定位误差可控制在4～15 mm，显著提升了检测工作的效率和结果可靠性，为基于BIM的桥梁自动化维护提供了有力的技术支撑。

关键词

建筑信息建模(BIM) / 损伤检测 / 数据融合 / 深度学习 / 三维模型 / 损伤定位