精确测定桥梁动力参数是桥梁监测养护规范的明确要求。但现有技术难以对量大面广桥梁快速测定动力参数，且测点稀疏致振型分辨率低，极大增加了微小病害发现难度。研究提出用无人机（UAV）视觉抵近桥梁进行高精度位移、高密度测点的分块扫描振动监测，以此获取动力参数并用于损伤识别。主要包括三个方面：一是针对无人机自运动及相机参数难标定问题，提出"测点自参考"与"相机无标定"的动力参数识别理论体系，建立伪、真振型片段的数学关系递推还原整体高密度测点振型；二是建立振型测量误差和离散化误差与损伤识别精度的定量关系模型，提出最优测点间隔计算方法为测点设计提供依据；三是针对损伤指标众多却缺乏决策机制问题，通过量化损伤与不确定性对损伤指标的影响，提出损伤识别结果可靠度分析理论，以损伤识别能力曲线为依据建立损伤判别机制。研究有三方面增益：桥梁动力参数快速测定、高密度测点振型提高损伤分辨率、建立损伤判别的决策机制。
 

无人机；计算机视觉；动力参数；损伤识别；抵近测量