Detectar daños en puentes puede ser una tarea ardua, llena de desafíos derivados de las limitaciones del entorno de inspección y del considerable tiempo y recursos requeridos para la adquisición manual. Además, los métodos de detección de daños prevalentes dependen en gran medida de la segmentación a nivel de píxel, lo que hace inviable clasificar y localizar diferentes tipos de daños con precisión. Para abordar estos problemas, el presente estudio propone un novedoso sistema de detección de daños en puentes de concreto totalmente automatizado que aprovecha el poder de la tecnología de teledetección con vehículos aéreos no tripulados (UAV). El sistema propuesto emplea una red de respaldo basada en Swin Transformer, junto con una red piramidal de atención multiescala que presenta una red de atención global residual ligera (LRGA-Net), culminando en avances sin precedentes en términos de velocidad y precisión. Los análisis comparativos revelan que el sistema propuesto supera a los modelos de detección de objetivos comúnmente utilizados, incluidos los modelos YOLOv5-L y YOLOX-L. La robustez del sistema propuesto en la inspección visual en el mundo real refuerza su eficacia, marcando el inicio de un nuevo paradigma para la inspección y el mantenimiento de puentes. Los hallazgos del estudio subrayan el potencial de la inspección basada en UAV como un medio para aumentar la eficiencia y precisión de la detección de daños en puentes, destacando su papel fundamental en garantizar la seguridad y longevidad de la infraestructura vital.