Resumen

Los defectos en los puentes son un indicador importante para la evaluación de la seguridad de los puentes. Teniendo en cuenta el costo y la ineficiencia del método tradicional, el sistema de VANT aplicado para la inspección de grietas en puentes es una mejor opción. Por lo tanto, hemos configurado un sistema de VANT para inspección de puentes con cámara SLR y telémetro láser. Primero, realizamos un experimento de evaluación para determinar el rango de distancia de imagen estable para planificar la ruta de inspección de puentes más segura basada en el sistema de VANT especial. Luego, se utiliza un método de reconocimiento de grietas que combina una red neuronal y una máquina de vectores de soporte para localizar y extraer las grietas del puente, y luego, se calculan las grietas reales según el principio óptico. Finalmente, se lleva a cabo un estudio de caso de la inspección del puente sobre el río Xiangjiang para verificar la viabilidad del reconocimiento de defectos en puentes basado en este sistema de VANT, logrando más

• Materias:Modelo de rigidez Desempeño estructural Fallas estructurales Estructuras de membrana
• Subjects:Stiffness model Structural performance Structural failures Membrane structures
• Palabras claves:Defectos en puentes; Sistema UAV; Inspección de grietas; Red neuronal; Máquina de vectores de soporte; Puente Xiangjiang-River
• Keywords:Bridge defects; UAV system; Crack inspection; Neural network; Support vector machine; Xiangjiang-River bridge