桥梁在服役过程中会出现了不同程度不同类型的结构损伤与老化,并且随着桥梁的继续运营,损伤与老化还将进一步开展,严重威胁着桥梁的安全运营。为保障桥梁的安全运营,精确有效的桥梁损伤识别是非常必要的。《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》中提出“以信息技术与制造技术深度融合为主线,以新一代人工智能技术的产业化和集成应用为重点,推动人工智能和实体经济深度融合”,人工智能的发展与应用已经上升到国家战略层面。对于桥梁的损伤识别而言,开展基于人工智能技术的桥梁损伤识别是大势所趋。传统的识别方法多是依赖人工,面临主观性强和效率低的局限,而基于深度学习的桥梁损伤识别具有精度高,效率高及智能化的优点。因此,开展基于深度学习技术的桥梁损伤智能识别具有重要的研究意义。目前,国内外基于深度学习的桥梁损伤识别研究已经开展,但缺乏对桥梁损伤识别的多尺度研究。因此,本文以钢筋混凝土桥梁为研究对象,开展基于深度学习的桥梁损伤多尺度智能识别研究。首先,利用机器学习算法、深度学习神经网络对桥梁的动力响应文本信号进行分析,实现桥梁结构的宏观尺度损伤识别;其次,通过目标检测算法对桥梁裂缝与表面剥落进行损伤局部识别,实现对桥梁局部损伤的细观尺度定位;最后,通过语义分割神经网络对混凝土裂缝进行像素级识别,实现裂缝的微观尺度损伤识别。本文主要的研究内容如下:（1）开展基于动力响应的桥梁损伤宏观尺度识别。通过室内试验梁的冲击试验和有限元模拟,建立桥梁损伤数据集。桥梁损伤全局损伤识别分为以下三部分:1)桥梁有无损伤及损伤状态识别;2)桥梁损伤位置识别,对于桥梁损伤位置的智能识别又分为:不考虑损伤量化的单损伤位置识别、考虑损伤量化的单损伤位置识别、多损伤位置识别;3)先验信息不完备条件下的桥梁损伤聚类分析。通过对以上三个层面的桥梁损伤识别研究,建立桥梁损伤状态识别、桥梁损伤位置识别、无监督学习桥梁损伤聚类分析的研究框架,实现了桥梁损伤的全局损伤智能识别。（2）开展基于目标检测算法的裂缝细观尺度识别。首先,以混凝土裂缝为研究对象,采用适度密集标注法进行裂缝图像的标签制作,建立目标检测的裂缝数据集;然后,建立YOLO-V5算法进行裂缝目标检测。利用训练数据集和验证数据集进行模型训练与参数优化;最后,对优化的模型进行评价,并利用优化后的YOLO-V5模型进行裂缝目标检测识别。识别结果表明:对于不同条件下的裂缝图像,YOLO-v5都可以实现精确的识别,体现了YOLO-v5模型具有较强的鲁棒性。（3）开展基于目标检测算法的混凝土表面剥落细观尺度识别。首先,为模拟混凝土的表面剥落损伤,在室内开展混凝土风蚀试验,建立了考虑水渍、划痕及背景噪音等影响下的混凝土风蚀数据集;然后,以YOLO-V4为混凝土冲蚀损伤智能识别算法骨架,结合Transformer原理对YOLO-V4进行算法改进,进而提出一种MHSA-YOLOV4模型;最后,通过模型训练、参数调优与模型对比进行混凝土剥落识别,结果表明:MHSA-YOLOV4模型目标检测性能优异,对于不同损伤程度、不同干扰因素的混凝土冲蚀损伤都能实现准确识别,体现出MHSA-YOLOV4模型具有良好的泛化能力。（4）开展基于语义分割算法的混凝土裂缝微观尺度识别。针对裂缝图像正负样本不均衡性的特点,为提高裂缝区域的权重,以UNet神经网络为基础模型,引入注意力机制和残差网络进行模型改进,进而提出一种基于注意力机制的深度残差卷积神经网络（DRACNN）。基于DRACNN模型实现了端到端的裂缝像素级识别,通过模型训练及参数优化的DRACNN模型裂缝识别准确率较高,可以满足实际需求。