CN117873128A - 一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于无人机巡检监管技术领域，具体是一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统，包括服务器、桥梁安全识别判断模块、巡检偏离检测校正模块、无人机实时监测模块和远程控制端；本发明通过桥梁安全识别判断模块全面、快速、准确地对桥梁进行检测并反馈预警，有效降低桥梁的使用风险，通过巡检偏离检测校正模块精准判断无人机是否发生轨迹偏离并自动进行偏航校正，且通过无人机实时监测模块对无人机进行实时运行监测，巡检校正稳定性评估模块在无人机发生轨迹偏离通过分析判断其巡检校正状况，以及在进行桥梁巡检前能够快速精准选定最适无人机并判断任务执行难度，有效保证无人机巡检过程的安全稳定进行，智能化程度高。

Description

一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统

技术领域

本发明涉及无人机巡检监管技术领域，具体是一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统。

背景技术

随着交通设施的不断发展，桥梁作为交通网络中的重要组成部分，其安全性和稳定性对于保障人们的生命财产安全具有重要意义，传统的桥梁检测方法存在着检测效率低下，检测精度不高的问题，且难以实现对桥梁各部位的全面检测，因此目前普遍采用无人机巡检的方式辅助进行桥梁检测；

但在通过无人机巡检以进行桥梁检测时，目前难以对无人机巡检过程的巡检偏航状况进行实时监测并自动校正，且无法合理评估无人机的运行异常状况和偏航校正稳定性状况并及时反馈预警，以及在进行桥梁巡检前无法快速精准选定最适合执行当次任务的无人机并判断任务执行难度，智能化程度低；

针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统，解决了现有技术难以实现巡检偏航监测并自动校正，且无法合理评估无人机的运行异常状况和偏航校正稳定性状况，以及无法快速精准选定最适无人机并判断任务执行难度，智能化程度低的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统，包括服务器、桥梁安全识别判断模块、巡检偏离检测校正模块、无人机实时监测模块和远程控制端；操作人员通过远程控制端设定无人机的预设飞行路径轨迹，控制无人机的起飞，使无人机按照预设飞行路径轨迹飞行并对桥梁进行巡检；无人机上搭载有监测设备，监测设备包括高清晰度摄像头和红外感应器，其中，高清晰度摄像头用于拍摄桥梁的表面图像，红外感应器用于检测桥梁的温度分布数据，无人机将巡检监测信息经服务器发送至桥梁安全识别判断模块；

桥梁安全识别判断模块通过对比不同时间点的图像，识别出桥梁表面的裂缝和腐蚀损伤，并通过分析温度数据判断桥梁的相关隐蔽部位是否存在异常温升，且将识别判断信息经服务器发送至远程控制端；

巡检偏离检测校正模块对无人机的实际巡检路径轨迹与预设飞行路径轨迹进行比对，并判断无人机是否发生轨迹偏离，在判断无人机发生轨迹偏离时生成对应的轨迹校正指令，基于轨迹校正指令对无人机的飞行路径轨迹进行校正；无人机实时监测模块用于在无人机的巡检过程中对无人机进行实时运行监测，通过分析生成运行监测异常信号或运行监测正常信号，且将运行监测异常信号或运行监测正常信号经服务器发送至远程控制端。

进一步的，无人机实时监测模块的具体运行过程包括：

采集到无人机的飞行速度，将飞行速度与相应的预设飞行速度标准值进行差值计算并取绝对值以得到飞行速检值，将检测时段无人机的所有飞行速检值进行均值计算得到飞行速表值；采集到检测时段中飞行速检值超过预设飞行速检阈值的飞行速检值的数量并将其标记为飞行速异值，将飞行速异值与飞行速检值的数量进行比值计算得到飞行速测异析值；将飞行速测异析值与飞行速表值进行数值计算得到飞速检测值，将飞速检测值与预设飞速检测阈值进行数值比较，若飞速检测值超过预设飞速检测阈值，则生成运行监测异常信号。

进一步的，若飞速检测值未超过预设飞速检测阈值，则采集到无人机中若干个部件的实时温度，将实时温度与相应的预设温度阈值进行数值比较，若实时温度超过预设实时温度阈值，则将对应部件标记为超温部件；将超温部件的实时温度与预设实时温度阈值进行差值计算，并将差值结果与相应的预设实时温度阈值进行比值计算得到温超检测值，将所有超温部件的温超检测值进行均值计算得到温超决策值，且将无人机中超温部件的数量与所监测的部件数量的比值标记为超温部件决策值；

采集到检测时段无人机的运行功率以及电能消耗数据，将电能消耗数据与运行功率进行比值计算得到耗能检测值，将耗能检测值与预设耗能检测值范围的中值进行差值计算并取绝对值以得到耗能决策值；将温超决策值、超温部件决策值、耗能决策值和飞速检测值进行归一化计算得到无人机监测值，将无人机监测值与预设无人机监测阈值进行数值比较，若无人机监测值超过预设无人机监测阈值，则生成运行监测异常信号；若无人机监测值未超过预设无人机监测阈值，则生成运行监测正常信号。

进一步的，服务器与巡检校正稳定性评估模块通信连接，巡检校正稳定性评估模块用于在无人机发生轨迹偏离时采集到无人机的轨迹偏离路径长度，以及采集到无人机开始偏离轨迹的时刻与经过校正后回到预设飞行路径轨迹的时刻的间隔时长并将其标记为巡迹偏离时长；将轨迹偏离路径长度和巡迹偏离时长与预设轨迹偏离路径长度阈值和预设巡迹偏离时长阈值分别进行数值比较，若轨迹偏离路径长度或巡迹偏离时长超过对应预设阈值，则生成巡检校正不合格信号；若轨迹偏离路径长度和巡迹偏离时长均未超过对应预设阈值，则生成巡检校正合格信号；且将巡检校正合格信号或巡检校正不合格信号经服务器发送至远程控制端。

进一步的，服务器与巡检前置准备模块通信连接，在通过无人机对桥梁进行巡检前，巡检前置准备模块获取到处于空闲状态的所有无人机，将对应无人机标记为i，且i为大于1的自然数；通过巡检前置选择分析以确定执行当次桥梁巡检任务的无人机并将其标记为巡优无人机，且将巡优无人机经服务器发送至远程控制端，管理人员安排巡优无人机执行当次桥梁巡检任务。

进一步的，巡检前置选择分析的具体分析过程如下：

采集到无人机i的续航距离值，将无人机i的续航距离值与执行当次桥梁巡检任务的巡检路径距离值进行差值计算以得到续航超出值，将续航超出值与预设续航超出阈值进行数值比较，若续航超出值未超过预设续航超出阈值，则将无人机i剔除；若续航超出值超过预设巡航超出阈值，则采集到对应无人机i的生产日期，将当前日期与生产日期进行时间差计算得到生产间隔时长，以及采集到无人机i在生产时长内的运行总时长；将无人机i的生产间隔时长、运行总时长和续航超出值进行数值计算得到巡检初选值，将巡检初选值与预设巡检初选阈值进行数值比较，若巡检初选值未超过预设巡检初选阈值，则将无人机i标记为可选无人机；将所有可选无人机进行周期运行分析以确定巡优无人机。

进一步的，周期运行分析的具体分析过程如下：

设定运行周期，采集到对应可选无人机在运行周期中每次巡检任务的巡检路径距离值，将无人机在对应巡检过程中生成运行监测异常信号的次数和生成巡检校正不合格信号的次数分别标记为运监异析值和巡校异析值；若对应巡检过程中未生成运行监测异常信号和巡检校正不合格信号，则将对应巡检过程标记为无障碍过程；

否则将运监异析值和巡校异析值进行数值计算，且将该计算结果与对应巡检路径距离值进行比值计算得到巡检评估值；将巡检评估值与预设巡检评估阈值进行数值比较，若巡检评估值超过预设巡检评估阈值，则将对应巡检过程标记为高障碍过程；若巡检评估值未超过预设巡检评估阈值，则将对应巡检过程标记为低障碍过程；

获取到运行周期内对应可选无人机执行无障碍过程的次数、执行高障碍过程的次数和执行低障碍过程的次数，并将其分别标记为无障碍频率、高障碍频率和低障碍频率；将巡检初选值、无障碍频率、高障碍频率和低障碍频率进行数值计算得到周期执行系数，按照周期执行系数的数值由大到小将所有可选无人机进行排序，将位于最后以为的可选无人机标记为巡优无人机。

进一步的，巡检前置准备模块还用于对当前桥梁巡检任务的巡检环境进行检测，通过巡检环评分析以判断当前桥梁巡检任务的执行难度，据此生成执行高难度信号或执行低难度信号，且将执行高难度信号或执行低难度信号经服务器发送至远程控制端。

进一步的，巡检环评分析的具体分析过程如下：

获取到执行当次桥梁巡检任务的预设飞行路径轨迹的所有区域，将进行巡检监测的区域标记为重要区域，将其余区域标记为非重要区域；获取到重要区域的风速数据、雾霾粉尘数据和光照亮度数据，将风速数据、雾霾粉尘数据和光照亮度数据进行数值计算得到重要区检值；将重要区检值与预设重要区检阈值进行数值比较，若重要区检值超过预设重要区检阈值，则生成执行高难度信号；

若重要区检值未超过预设重要区检阈值，则采集到非重要区域所对应的飞行轨迹中实时风速超过预设实时风速阈值的轨迹长度标记为高影响距表值；将高影响距表值与预设高影响距表阈值进行数值比较，若高影响距表值超过预设高影响距表阈值，则生成执行高难度信号；若高影响距表值未超过预设高影响距表阈值，则生成执行低难度信号。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中，通过桥梁安全识别判断模块基于巡检监测信息以全面、快速、准确地对桥梁进行检测并反馈预警，有效降低桥梁的使用风险，且通过巡检偏离检测校正模块对无人机的巡航路径进行检测并判断无人机是否发生轨迹偏离，在判断无人机发生轨迹偏离时对无人机的飞行路径轨迹进行自动校正；以及通过无人机实时监测模块对无人机进行实时运行监测，通过分析生成运行监测异常信号或运行监测正常信号，巡检校正稳定性评估模块在无人机发生轨迹偏离通过分析判断其巡检校正状况，进一步保证无人机巡检过程的安全稳定进行，有助于保证无人机的运行安全和桥梁巡检任务的顺利完成；

2、本发明中，在通过无人机对桥梁进行巡检前，通过巡检前置准备模块进行巡检前置选择分析以确定执行当次桥梁巡检任务的无人机并将其标记为巡优无人机，管理人员安排巡优无人机执行当次桥梁巡检任务，实现对无人机的自动合理选择并推送，减小管理难度并有助于保证当次桥梁巡检任务的顺利完成，以及对当前桥梁巡检任务的巡检环境进行检测，通过巡检环评分析以判断当前桥梁巡检任务的执行难度，据此生成执行高难度信号或执行低难度信号，智能化程度高，方便进行巡检前置管理。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明；

图1为本发明中实施例一的系统框图；

图2为本发明中实施例二和实施例三的系统框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一：如图1所示，本发明提出的一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统，包括服务器、桥梁安全识别判断模块、巡检偏离检测校正模块、无人机实时监测模块和远程控制端；操作人员通过远程控制端设定无人机的预设飞行路径轨迹，控制无人机的起飞，使无人机按照预设飞行路径轨迹飞行并对桥梁进行巡检；无人机上搭载有监测设备，监测设备主要包括高清晰度摄像头和红外感应器，其中，高清晰度摄像头用于拍摄桥梁的表面图像，红外感应器用于检测桥梁的温度分布数据；

无人机将监测设备所采集的巡检监测信息经服务器发送至桥梁安全识别判断模块，桥梁安全识别判断模块通过对比不同时间点的图像，识别出桥梁表面的裂缝和腐蚀等损伤，并通过分析温度数据判断桥梁的相关隐蔽部位是否存在异常温升，且将识别判断信息经服务器发送至远程控制端，能够全面、快速、准确地对桥梁进行检测并反馈预警，有助于及时针对桥梁作出相应的改善处理措施，有效降低桥梁的使用风险；

巡检偏离检测校正模块对无人机的实际巡检路径轨迹与预设飞行路径轨迹进行比对，并判断无人机是否发生轨迹偏离，在判断无人机发生轨迹偏离时生成对应的轨迹校正指令，基于轨迹校正指令对无人机的飞行路径轨迹进行校正；

无人机实时监测模块用于在无人机的巡检过程中对无人机进行实时运行监测，通过分析生成运行监测异常信号或运行监测正常信号，且将运行监测异常信号或运行监测正常信号经服务器发送至远程控制端，远程控制端接收到运行监测异常信号时发出相应预警，以便管理人员详细掌握无人机的运行异常状况，并根据需要针对性的作出相应处理措施，有助于保证无人机的运行安全；无人机实时监测模块的具体运行过程如下：

采集到无人机的飞行速度，将飞行速度与相应的预设飞行速度标准值进行差值计算并取绝对值以得到飞行速检值，将检测时段无人机的所有飞行速检值进行均值计算得到飞行速表值；采集到检测时段中飞行速检值超过预设飞行速检阈值的飞行速检值的数量并将其标记为飞行速异值，将飞行速异值与飞行速检值的数量进行比值计算得到飞行速测异析值；

通过公式FX＝c1*FY+c2*FW将飞行速测异析值FY与飞行速表值FW进行数值计算得到飞速检测值FX，其中，c1、c2为预设权重系数，c1＞c2＞0；并且，飞速检测值FX的数值越大，表明无人机在检测时段的飞行速度越不正常；将飞速检测值FX与预设飞速检测阈值进行数值比较，若飞速检测值超过预设飞速检测阈值，表明无人机在检测时段的飞行速度不正常，则生成运行监测异常信号；

若飞速检测值FX未超过预设飞速检测阈值，则采集到无人机中若干个部件的实时温度，将实时温度与相应的预设温度阈值进行数值比较，若实时温度超过预设实时温度阈值，则将对应部件标记为超温部件；将超温部件的实时温度与预设实时温度阈值进行差值计算，并将差值结果与相应的预设实时温度阈值进行比值计算得到温超检测值，将所有超温部件的温超检测值进行均值计算得到温超决策值，且将无人机中超温部件的数量与所监测的部件数量的比值标记为超温部件决策值；

采集到检测时段无人机的运行功率以及电能消耗数据，将电能消耗数据与运行功率进行比值计算得到耗能检测值，将耗能检测值与预设耗能检测值范围的中值进行差值计算并取绝对值以得到耗能决策值；

通过公式将温超决策值WP、超温部件决策值WK、耗能决策值WY和飞速检测值FX进行归一化计算得到无人机监测值WX，其中，eq1、eq2、eq3、eq4为预设比例系数，eq1、eq2、eq3、eq4均为正数；并且，无人机监测值WX的数值越大，表明检测时段无人机的运行状况整体而言越差；将无人机监测值WX与预设无人机监测阈值进行数值比较，若无人机监测值WX超过预设无人机监测阈值，表明检测时段无人机的运行状况整体而言较差，则生成运行监测异常信号；若无人机监测值WX未超过预设无人机监测阈值，表明检测时段无人机的运行状况整体而言较好，则生成运行监测正常信号。

进一步而言，服务器与巡检校正稳定性评估模块通信连接，巡检校正稳定性评估模块用于在无人机发生轨迹偏离时采集到无人机的轨迹偏离路径长度，以及采集到无人机开始偏离轨迹的时刻与经过校正后回到预设飞行路径轨迹的时刻的间隔时长并将其标记为巡迹偏离时长；

将轨迹偏离路径长度和巡迹偏离时长与预设轨迹偏离路径长度阈值和预设巡迹偏离时长阈值分别进行数值比较，若轨迹偏离路径长度或巡迹偏离时长超过对应预设阈值，则生成巡检校正不合格信号；若轨迹偏离路径长度和巡迹偏离时长均未超过对应预设阈值，则生成巡检校正合格信号；且将巡检校正合格信号或巡检校正不合格信号经服务器发送至远程控制端，远程控制端接收到巡检校正不合格信号时发出相应预警，以便管理人员详细掌握无人机的飞行偏航状况，并及时进行原因调查诊断，且及时作出相应改善措施，进一步保证无人机巡检过程的安全稳定进行。

实施例二：如图2所示，本实施例与实施例1的区别在于，服务器与巡检前置准备模块通信连接，在通过无人机对桥梁进行巡检前，巡检前置准备模块获取到处于空闲状态的所有无人机，将对应无人机标记为i，且i为大于1的自然数；通过巡检前置选择分析以确定执行当次桥梁巡检任务的无人机并将其标记为巡优无人机，且将巡优无人机经服务器发送至远程控制端，管理人员安排巡优无人机执行当次桥梁巡检任务；巡检前置选择分析的具体分析过程如下：

采集到无人机i的续航距离值(即无人机i当前储存电量所能支持其飞行的距离距离)，将无人机i的续航距离值与执行当次桥梁巡检任务的巡检路径距离值进行差值计算以得到续航超出值，将续航超出值与预设续航超出阈值进行数值比较，若续航超出值未超过预设续航超出阈值，表明无人机i当前所储存的电量无法支持其完成当次桥梁巡检任务，则将无人机i剔除；

若续航超出值超过预设巡航超出阈值，则采集到对应无人机i的生产日期，将当前日期与生产日期进行时间差计算得到生产间隔时长，以及采集到无人机i在生产时长内的运行总时长；通过公式将无人机i的生产间隔时长XS i、运行总时长XF i和续航超出值XKi进行数值计算得到巡检初选值XPi，将巡检初选值XPi与预设巡检初选阈值进行数值比较，若巡检初选值XP i未超过预设巡检初选阈值，则将无人机i标记为可选无人机；

将所有可选无人机进行周期运行分析以确定巡优无人机，具体为：设定运行周期，优选的，运行周期为三十天；采集到对应可选无人机在运行周期中每次巡检任务的巡检路径距离值，将无人机在对应巡检过程中生成运行监测异常信号的次数和生成巡检校正不合格信号的次数分别标记为运监异析值和巡校异析值；若对应巡检过程中未生成运行监测异常信号和巡检校正不合格信号，则将对应巡检过程标记为无障碍过程；

否则通过公式XG i＝(tg1*XH i+tg2*XBi)/2将运监异析值XH i和巡校异析值XBi进行数值计算，且将该计算结果XG与对应巡检路径距离值进行比值计算得到巡检评估值；其中，tg1、tg2为预设比例系数，且tg1＞tg2＞0.5；并且，巡检评估值的数值越大，表明对应可选无人机在相应巡检过程的运行表现越差；将巡检评估值与预设巡检评估阈值进行数值比较，若巡检评估值XG超过预设巡检评估阈值，则将对应巡检过程标记为高障碍过程；若巡检评估值未超过预设巡检评估阈值，则将对应巡检过程标记为低障碍过程；

获取到运行周期内对应可选无人机执行无障碍过程的次数、执行高障碍过程的次数和执行低障碍过程的次数，并将其分别标记为无障碍频率、高障碍频率和低障碍频率；通过公式将巡检初选值XPi、无障碍频率PWi、高障碍频率PG i和低障碍频率PD i进行数值计算得到周期执行系数PYi；

其中，tq1、tq2、tq3、tq4为预设比例系数，tq3＞tq4＞tq2＞tq1＞0；并且，周期执行系数PYi的数值越小，表明对应可选无人机越适合执行当次桥梁巡检任务；按照周期执行系数的数值由大到小将所有可选无人机进行排序，将位于最后以为的可选无人机标记为巡优无人机，实现对无人机的自动合理选择并推送，方便管理人员进行无人机的选择，减小管理难度并有助于保证当次桥梁巡检任务的顺利完成。

实施例三：如图2所示，本实施例与实施例1、实施例2的区别在于，巡检前置准备模块还用于对当前桥梁巡检任务的巡检环境进行检测，通过巡检环评分析以判断当前桥梁巡检任务的执行难度，据此生成执行高难度信号或执行低难度信号，且将执行高难度信号或执行低难度信号经服务器发送至远程控制端；管理人员接收到执行高难度信号后，及时取消当次桥梁巡检任务或根据需要更改巡检轨迹路径等，不仅有助于避免造成无人机损坏，还有助于保证所采集数据的准确性，方便进行巡检前置管理；巡检环评分析的具体分析过程如下：

获取到执行当次桥梁巡检任务的预设飞行路径轨迹的所有区域，将进行巡检监测的区域标记为重要区域(主要指桥梁及其附近区域)，将其余区域标记为非重要区域(主要指飞往桥梁的路途区域)；获取到重要区域的风速数据、雾霾粉尘数据和光照亮度数据，其中，风速数据是表示重要区域中平均风速值大小的数据量值，雾霾粉尘数据是表示重要区域中平均雾霾粉尘浓度大小的数据量值，光照亮度数据是表示重要区域中平均光照亮度相较于预设适宜光照亮度值的偏离程度大小的数据量值；需要说明的是，风速数据、雾霾粉尘数据和光照亮度数据的数值越大，越不利于无人机在重要区域进行监测和保证所采集数据的准确性；

通过公式ZP＝a1*ZF+a2*ZW+a3*ZG将风速数据ZF、雾霾粉尘数据ZW和光照亮度数据ZG进行数值计算得到重要区检值ZP；其中，a1、a2、a3为预设比例系数，a1＞a2＞a3＞0；并且，重要区检值ZP的数值越大，越不利于无人机进行桥梁相关位置的图像等数据信息的采集，当次巡检任务的执行难度越大；将重要区检值ZP与预设重要区检阈值进行数值比较，若重要区检值ZP超过预设重要区检阈值，则生成执行高难度信号；

若重要区检值ZP未超过预设重要区检阈值，则采集到非重要区域所对应的飞行轨迹中实时风速超过预设实时风速阈值的轨迹长度标记为高影响距表值；将高影响距表值与预设高影响距表阈值进行数值比较，若高影响距表值超过预设高影响距表阈值，表明无人机难以准确安全到达相应桥梁，当次巡检任务的执行难度较大，则生成执行高难度信号；若高影响距表值未超过预设高影响距表阈值，表明当次巡检任务的执行难度较小，则生成执行低难度信号。

本发明的工作原理：使用时，通过无人机将监测设备所采集的巡检监测信息发送至桥梁安全识别判断模块，桥梁安全识别判断模块识别出桥梁表面的裂缝、腐蚀等损伤和存在异常温升的部位，能够全面、快速、准确地对桥梁进行检测并反馈预警，有效降低桥梁的使用风险；巡检偏离检测校正模块对无人机的巡航路径进行检测并判断无人机是否发生轨迹偏离，在判断无人机发生轨迹偏离时对无人机的飞行路径轨迹进行自动校正；且通过无人机实时监测模块在无人机的巡检过程中对无人机进行实时运行监测，通过分析生成运行监测异常信号或运行监测正常信号，巡检校正稳定性评估模块在无人机发生轨迹偏离通过分析判断其巡检校正状况，进一步保证无人机巡检过程的安全稳定进行，有助于保证无人机的运行安全和桥梁巡检任务的顺利完成。

上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (9)

1.一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统，其特征在于，包括服务器、桥梁安全识别判断模块、巡检偏离检测校正模块、无人机实时监测模块和远程控制端；操作人员通过远程控制端设定无人机的预设飞行路径轨迹，控制无人机的起飞，使无人机按照预设飞行路径轨迹飞行并对桥梁进行巡检；无人机上搭载有监测设备，监测设备包括高清晰度摄像头和红外感应器，其中，高清晰度摄像头用于拍摄桥梁的表面图像，红外感应器用于检测桥梁的温度分布数据，无人机将巡检监测信息经服务器发送至桥梁安全识别判断模块；

桥梁安全识别判断模块通过对比不同时间点的图像，识别出桥梁表面的裂缝和腐蚀损伤，并通过分析温度数据判断桥梁的相关隐蔽部位是否存在异常温升，且将识别判断信息经服务器发送至远程控制端；

巡检偏离检测校正模块对无人机的实际巡检路径轨迹与预设飞行路径轨迹进行比对，并判断无人机是否发生轨迹偏离，在判断无人机发生轨迹偏离时生成对应的轨迹校正指令，基于轨迹校正指令对无人机的飞行路径轨迹进行校正；无人机实时监测模块用于在无人机的巡检过程中对无人机进行实时运行监测，通过分析生成运行监测异常信号或运行监测正常信号，且将运行监测异常信号或运行监测正常信号经服务器发送至远程控制端。

2.根据权利要求1所述的一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统，其特征在于，无人机实时监测模块的具体运行过程包括：

采集到无人机的飞行速度，将飞行速度与相应的预设飞行速度标准值进行差值计算并取绝对值以得到飞行速检值，将检测时段无人机的所有飞行速检值进行均值计算得到飞行速表值；采集到检测时段中飞行速检值超过预设飞行速检阈值的飞行速检值的数量并将其标记为飞行速异值，将飞行速异值与飞行速检值的数量进行比值计算得到飞行速测异析值；将飞行速测异析值与飞行速表值进行数值计算得到飞速检测值，若飞速检测值超过预设飞速检测阈值，则生成运行监测异常信号。

3.根据权利要求2所述的一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统，其特征在于，若飞速检测值未超过预设飞速检测阈值，则采集到无人机中若干个部件的实时温度，将实时温度与相应的预设温度阈值进行数值比较，若实时温度超过预设实时温度阈值，则将对应部件标记为超温部件；将超温部件的实时温度与预设实时温度阈值进行差值计算，并将差值结果与相应的预设实时温度阈值进行比值计算得到温超检测值，将所有超温部件的温超检测值进行均值计算得到温超决策值，且将无人机中超温部件的数量与所监测的部件数量的比值标记为超温部件决策值；

采集到检测时段无人机的运行功率以及电能消耗数据，将电能消耗数据与运行功率进行比值计算得到耗能检测值，将耗能检测值与预设耗能检测值范围的中值进行差值计算并取绝对值以得到耗能决策值；将温超决策值、超温部件决策值、耗能决策值和飞速检测值进行归一化计算得到无人机监测值，若无人机监测值超过预设无人机监测阈值，则生成运行监测异常信号；若无人机监测值未超过预设无人机监测阈值，则生成运行监测正常信号。

4.根据权利要求1所述的一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统，其特征在于，服务器与巡检校正稳定性评估模块通信连接，巡检校正稳定性评估模块用于在无人机发生轨迹偏离时采集到无人机的轨迹偏离路径长度，以及采集到无人机开始偏离轨迹的时刻与经过校正后回到预设飞行路径轨迹的时刻的间隔时长并将其标记为巡迹偏离时长；若轨迹偏离路径长度或巡迹偏离时长超过对应预设阈值，则生成巡检校正不合格信号；若轨迹偏离路径长度和巡迹偏离时长均未超过对应预设阈值，则生成巡检校正合格信号；且将巡检校正合格信号或巡检校正不合格信号经服务器发送至远程控制端。

5.根据权利要求4所述的一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统，其特征在于，服务器与巡检前置准备模块通信连接，在通过无人机对桥梁进行巡检前，巡检前置准备模块获取到处于空闲状态的所有无人机，将对应无人机标记为i，且i为大于1的自然数；通过巡检前置选择分析以确定执行当次桥梁巡检任务的无人机并将其标记为巡优无人机，且将巡优无人机经服务器发送至远程控制端，管理人员安排巡优无人机执行当次桥梁巡检任务。

6.根据权利要求5所述的一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统，其特征在于，巡检前置选择分析的具体分析过程如下：

采集到无人机i的续航距离值，将无人机i的续航距离值与执行当次桥梁巡检任务的巡检路径距离值进行差值计算以得到续航超出值，将续航超出值与预设续航超出阈值进行数值比较，若续航超出值未超过预设续航超出阈值，则将无人机i剔除；若续航超出值超过预设巡航超出阈值，则采集到对应无人机i的生产日期，将当前日期与生产日期进行时间差计算得到生产间隔时长，以及采集到无人机i在生产时长内的运行总时长；将无人机i的生产间隔时长、运行总时长和续航超出值进行数值计算得到巡检初选值，若巡检初选值未超过预设巡检初选阈值，则将无人机i标记为可选无人机；将所有可选无人机进行周期运行分析以确定巡优无人机。

7.根据权利要求6所述的一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统，其特征在于，周期运行分析的具体分析过程如下：

设定运行周期，采集到对应可选无人机在运行周期中每次巡检任务的巡检路径距离值，将无人机在对应巡检过程中生成运行监测异常信号的次数和生成巡检校正不合格信号的次数分别标记为运监异析值和巡校异析值；若对应巡检过程中未生成运行监测异常信号和巡检校正不合格信号，则将对应巡检过程标记为无障碍过程；

否则将运监异析值和巡校异析值进行数值计算，且将该计算结果与对应巡检路径距离值进行比值计算得到巡检评估值；若巡检评估值超过预设巡检评估阈值，则将对应巡检过程标记为高障碍过程；若巡检评估值未超过预设巡检评估阈值，则将对应巡检过程标记为低障碍过程；

获取到运行周期内对应可选无人机执行无障碍过程的次数、执行高障碍过程的次数和执行低障碍过程的次数，并将其分别标记为无障碍频率、高障碍频率和低障碍频率；将巡检初选值、无障碍频率、高障碍频率和低障碍频率进行数值计算得到周期执行系数，按照周期执行系数的数值由大到小将所有可选无人机进行排序，将位于最后以为的可选无人机标记为巡优无人机。

8.根据权利要求5所述的一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统，其特征在于，巡检前置准备模块还用于对当前桥梁巡检任务的巡检环境进行检测，通过巡检环评分析以判断当前桥梁巡检任务的执行难度，据此生成执行高难度信号或执行低难度信号，且将执行高难度信号或执行低难度信号经服务器发送至远程控制端。

9.根据权利要求8所述的一种适用于桥梁检测的无人机巡检系统，其特征在于，巡检环评分析的具体分析过程如下：

获取到执行当次桥梁巡检任务的预设飞行路径轨迹的所有区域，将进行巡检监测的区域标记为重要区域，将其余区域标记为非重要区域；获取到重要区域的风速数据、雾霾粉尘数据和光照亮度数据，将风速数据、雾霾粉尘数据和光照亮度数据进行数值计算得到重要区检值；若重要区检值超过预设重要区检阈值，则生成执行高难度信号；

若重要区检值未超过预设重要区检阈值，则采集到非重要区域所对应的飞行轨迹中实时风速超过预设实时风速阈值的轨迹长度标记为高影响距表值；若高影响距表值超过预设高影响距表阈值，则生成执行高难度信号；若高影响距表值未超过预设高影响距表阈值，则生成执行低难度信号。