根据我国桥梁外观检测目前的现状及存在的问题，需要需要解决的最根本的问题就是检测结果可靠性的问题。由于目前受人工检测主观性的影响，需要依靠新技术来克服和解决这一根本的问题。随着新技术的发展，桥梁外观检测需要在新技术上加大设备的研发，实现桥梁外观检测的自动化无人化。实现桥梁外观检测的自动化无人化，还有很长的一段道路需要走。目前我国的道路检测已经实现了车载式设备的自动化检测。由于桥梁检测同道路检测相比，其复杂性更高，实现自动化检测的难度更大。

对于桥梁结构自动化检测，则需要不同的载体搭设不同的检测设备对桥梁实现自动化的检测。对于桥梁的主梁结构有不同的形式，这个设备研发应该多样化，可以采用无人机、水下检测机器人、爬壁机器人、攀爬式机器人等等来适应不同的桥梁结构形式。由于桥梁结构受桥下空间卫星定位信号的问题影响，需要研究不同的定位导航技术来解决载体的定位问题。

对于桥梁外观检测需要搭载的设备通常采用视频的设备，因此 AI图像识别技术的研发对于桥梁外观检测技术的发展至关重要。国内很多高等院校、科研机构以及企业都在进行此项技术的研发和实践。对于桥梁结构外观检测需要解决裂缝等病害（如裂缝宽度）高精度识别问题。对于裂缝的宽度，规范的限值一般是0.2毫米，因此裂缝宽度的识别精度至少要达到0.05毫米，甚至0.02毫米，这对于视觉识别来讲是一个巨大的挑战。

目前图像识别技术的研究，很多学者研究了很多高精度识别方法，算法在试验室内识别的精度也非常高。但在实际桥梁结构中的应用还达不到要求，其根本原因就是其算法基于的图像集存在着一定的问题，图像集的精度是影响其识别精度乃至实际应用的一个障碍。因此对图像识别的研究，需要针对桥梁结构建立完备的现场病害的图集库。并对不同的病害进行准确标识。利用高精度的算法对图像库进行识别算法的研究。对于提高桥梁外观检测的结果评价的准确性，需要对评价标准的客观性进行系统的研究。每一项病害定量评价的标准，对于不同的检测人员评价结果要具有良好的一致性。

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