本文研究了基于无人机巡检的桥梁上部结构损伤识别技术。针对桥梁在长期使用过程中出现的裂缝、剥落、锈蚀等损伤，设计了 无人机巡检系统，该系统具备自主导航、精准定位与姿态控制能力，可高效采集桥梁图像数据。通过图像增强、去噪、分割等技术提升图 像质量，结合卷积神经网络模型实现损伤自动识别。同时，探索了多源信息融合方法，整合可见光、红外及激光雷达数据，进一步提高识 别准确率。实验结果表明，该系统能高效、准确完成桥梁损伤识别任务，为桥梁健康监测提供了智能化、自动化的技术支撑，具有显著工 程应用价值。 关键词：无人机巡检；桥梁检测；损伤识别；图像处理；深度学习