本文研发基于YOLOv5算法的桥梁病害检测系统，用于无人机桥梁病害检测。首先，通过无人机巡航系统进行病害采集；其次，通过K-means聚类算法对YOLOv5算法中的先验框比例进行改进，获取桥梁病害的尺寸；再次，利用图像切割算法将无人机输入图像切割为640*640尺寸大小，减小模型训练与推理难度，同时利用APAP算法对切割图像识别结果进行拼接，达到完整无人机图像识别结果；最后，采用Python Flask搭建开放式桥梁病害检测Web前端，可根据实际需求调用不同桥梁部位病害权重，实现13种桥梁病害实时检测。结果表明，该模型可有效地降低硬件需求，可直接对无人机图像进行识别处理，实现快速病害检测，有望为桥梁病害检测提供一个高效、安全且具有前景的检测方法。

桥梁荷载试验分析系统BLT是针对桥梁检测试验分析开发的专用软件，能够建立桥梁结构空间有限元模型，运用实体单元和空间梁格法进行静动力试验分析，试验荷载效率计算，查取测点位置的应力和位移理论计算值等。该系统是桥梁检测工作的辅助工具，也可分析宽、弯、斜拉桥梁等空间受力状态。本文详细介绍该系统的整体构思特点、计算原理以及实桥应用算例等。

近年来随着我国经济水平的不断提高，国家加大了对基础设施的投资建设力度。在桥梁工程建设方面，在役桥梁使用年限不断增长，桥梁结构及相应病害问题逐渐凸显，进而对桥梁的检测与维护工作提出了更高的要求。本文在分析了现阶段我国传统桥梁检测方法的诸多不足和局限后，提出了基于BIM的无人机桥梁检测实施方案，探讨了BIM技术与无人机这一辅助手段在桥梁检测方面的充分结合以及其应用可行性，为未来桥梁检测技术水平的提升提供参考依据。