面对中国庞大的桥梁群，传统的桥梁检查方式显示出效率低下，自动化程度低，检查成本高昂等缺点，逐渐成为行业痛点。近些年，无人机在各个行业的活跃程度越来越高，机动灵活、成本低廉、自动化程度高和优秀的信息获取能力成为无人机最突出的优势，做为一种先进工具，搭载上高清镜头后能够较好的替代人眼观察桥梁的外观。桥梁经常检查的任务内容多是通过以目测为主的检查手段完成，较好的契合了无人机能够获取图像信息的功能性质，一定程度上能够初步应对桥梁经常检查任务中包含的内容。
　　以上述情况为基本研究现状，文章提出了一种基于无人机摄影测量的桥梁检查技术方法。将混凝土桥做为研究和待检查对象，在以摄影测量为理论基础的前提下，利用无人机获取大量待检查桥梁的图像信息，通过计算机图像处理技术处理相关图像，识别病害以及量化病害的特征信息，建立桥梁三维实景模型，实现损伤病害的定位。桥梁检查过程自动，高效，检查结果以模型的方式呈现，病害信息清晰明了，初步实现了无人机与桥梁检查行业的融合，为桥梁检查工作带来了一定的便利性。为完成上述研究，本文主要工作如下：
　　（1）研究和阐述了摄影测量理论，从摄影测量的概念入手，明确了摄影测量理论的定义和重要参数以及它们之间的几何关系。分别研究了摄影测量常用坐标系，像片的外方位元素，空间直角坐标变换和共线条件方程。研究了三种摄影测量解析处理方法，为后文研究奠定了理论基础。
　　（2）介绍了三种无人机常用的路径规划算法并分析得出它们的优缺点，提出了一种面向桥梁检查的基于点云模型的无人机路径规划新方法。首先获取桥梁的点云模型，寻找桥梁构件特征点，利用特征点表达出的桥梁构件几何信息，在matlab中编写无人机路径规划算法，通过算法计算无人机自动飞行时的航点位置信息，依据无人机飞行任务计算无人机云台俯仰角，航偏角等姿态参数，一并编入无人机可以识别的kml文件中，以此来实现无人机的路径规划，进一步提升无人机的检查效率。
　　（3）借助实验研究了桥梁图像的表观损伤识别测量与定位，通过图像灰度化、图像滤波和图像增强三种图像预处理方法实现图像的降噪。随后研究一阶、二阶微分算子在图像边缘检测中的优缺点，经过比较得出Canny二阶微分算子更适合处理桥梁图像边缘检测问题，并提出邻域状态值删除法删除边缘检测后的多余噪点。桥梁检查中最需要量化的是裂缝，顾在边缘检测的基础上计算裂缝的面积、长度和宽度信息，并和实际裂缝特征信息做比较，验证了通过计算得出的特征信息的准确性。最后研究了三维模型的建立方法，裂缝定位方法以及模型的建模精度。
　　（4）综合对无人机路径规划、图像处理、三维建模以及在模型中的损伤定位研究，将基于无人机摄影测量的桥梁检查技术应用于实际桥梁上，获得了桥梁表观病害，取得了较好的效果。