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基于改进YOLOv5的钢筋视觉计数系统设计
1
作者
谢方立
李正浩
+4 位作者
赵迅逸
张政
郑力菥
林熙翔
李向东
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第8期203-207,共5页
随着理计计重成为钢贸交易的主流计重方式,快速精准的钢筋智能计数系统成为研究热点。提出了基于边云协同架构的钢筋视觉计数系统设计方案。该系统利用移动端拍摄钢筋影像,对影像进行背景剔除、尺寸调整等预处理后上传至云端;云端利用...
随着理计计重成为钢贸交易的主流计重方式,快速精准的钢筋智能计数系统成为研究热点。提出了基于边云协同架构的钢筋视觉计数系统设计方案。该系统利用移动端拍摄钢筋影像,对影像进行背景剔除、尺寸调整等预处理后上传至云端;云端利用一种改进的YOLOv5钢筋检测模型对影像中的钢筋进行智能检测,并将结果反馈至移动端;移动端经过人工检查修正后,即可得到高可信度的计数结果。根据在SPDC库的测试结果,系统的计数正确率可达99.85%,高于人工计数的平均正确率;每千根钢筋计数时间为26.50 s,显著低于人工计数的平均时间。
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关键词
人工智能
钢筋计数
边云协同
YOLO
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题名
基于改进YOLOv5的钢筋视觉计数系统设计
1
作者
谢方立
李正浩
赵迅逸
张政
郑力菥
林熙翔
李向东
机构
重庆工程学院
国科大重庆学院
中国科学院重庆绿色智能技术研究院
重庆因普乐科技有限公司
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第8期203-207,共5页
基金
国家重点研发计划(No.2018YFC0823503)
国家自然科学基金(No.62106247)。
文摘
随着理计计重成为钢贸交易的主流计重方式,快速精准的钢筋智能计数系统成为研究热点。提出了基于边云协同架构的钢筋视觉计数系统设计方案。该系统利用移动端拍摄钢筋影像,对影像进行背景剔除、尺寸调整等预处理后上传至云端;云端利用一种改进的YOLOv5钢筋检测模型对影像中的钢筋进行智能检测,并将结果反馈至移动端;移动端经过人工检查修正后,即可得到高可信度的计数结果。根据在SPDC库的测试结果,系统的计数正确率可达99.85%,高于人工计数的平均正确率;每千根钢筋计数时间为26.50 s,显著低于人工计数的平均时间。
关键词
人工智能
钢筋计数
边云协同
YOLO
Keywords
artificial intelligence
rebar counting
cloud-edge collaboration
YOLO
分类号
TN209 [电子电信—物理电子学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进YOLOv5的钢筋视觉计数系统设计
谢方立
李正浩
赵迅逸
张政
郑力菥
林熙翔
李向东
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
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