随着经济的发展和城市化步伐的加快,桥梁在交通运输中的重要性不断提升。总体来看,桥梁使用的安装状况整体较好,但是桥梁发生安全事故还是屡见不鲜,给国家和人民造成了不可估量的经济财产损失。为保证桥梁的安全,在桥梁的建造和使用过程中对其进行监测是一个重要的环节,而挠度测量是桥梁安全监测的重要组成部分,是评价桥梁安全与否的重要指标。基于上述问题,本文旨在研究一种基于深度学习和图像处理的桥梁安全监测系统,一方面,通过在桥梁结构上安装靶盘,实时监测桥梁结构的挠度。另一方面,通过对桥面上行驶的车辆的识别,大致估算出桥面所受荷载的情况。将两方面的监测结果进行整合分析,实时判断桥梁的安全状态。本文主要研究内容包括如下几点:（1）本文从桥梁结构健康监测和桥梁挠度测量的现状出发,研发了一套桥梁挠度监测系统,从系统基本组成、设备安装方法和系统工作流程等多方面对其进行了设计。该系统能够通过图像实现实际挠度的测量和车辆荷载的估算,进而判断桥梁的安全状态。为证明系统的可行性和监测的准确性,进行了靶盘移动距离测量实验和车辆距离测量实验,实验结果证明系统的精度能够满足要求。通过实验数据的对比,总结出了影响准确度的因素,对系统的实际使用具有重要的指导意义。（2）本文对目标靶盘进行了设计,通过与十字形靶盘的对比发现圆形靶盘更加容易拟合,因此将靶盘形状选为圆形。本文在靶盘外围设置一圈身份识别标识,赋予每个靶盘独特的身份,提高了靶盘的辨识度。在实际应用过程中将靶盘的身份信息与其所在位置进行联系,则在通过靶盘进行目标位移监测的同时,能够直接将位移数据与目标位置对应,极大地方便了监测工作的进行。（3）本文研究了深度学习技术的原理和方法,制作符合本文条件的样本训练集,选择合适的训练参数对网络模型进行训练,建立了能够准确识别车辆和靶盘等目标的YOLO网络识别模型。通过对目标的识别和定位,能够有效地排除图像中其他信息的干扰,提高了图像处理的效率和准确度,方便了图像的进一步处理和分析。（4）本文设计了靶盘移动距离测量算法,通过实际处理效果的对比,选择了合适的图像处理方法排除图像中的干扰信息。再利用目标特征进行深层次筛选,最终得到了理想的处理效果,使得图像中仅保留了目标信息。算法在计算距离时,对相机倾角进行了修正。实验结果证明该算法具有较高的准确性。