多源感知数字孪生无人机高速公路冰雪巡检方法OA

针对高速公路桥梁及重点路段冰雪巡检依赖人工巡查、响应滞后等问题,提出一种融合多源感知与数字孪生的无人机冰雪巡检方法.以巡检业务流程为主线,贯通空间建模、航线规划、多源感知与智能识别等环节,形成由数据获取到业务应用的技术闭环.融合激光雷达与倾斜摄影数据构建实景三维数字孪生底座,建立统一空间基准;基于桥梁结构特征生成巡检航线,增强路径与目标区域的匹配性;引入红外与可见光多源感知,同步获取桥面温度及冰雪状态;采用图像分割方法实现冰雪区域识别与范围提取,进而对冰雪分布进行量化表达,使监测结果可直接支撑预警与处置决策.以典型跨河桥梁路段为例开展测试,结果表明,该方法可提升巡检效率与监测覆盖度,有效区分积雪、凝冰、积水及干燥路面等不同路表状态,识别准确率达80%以上,温度测量误差控制在±2℃以内,可为现场处置提供直接依据.