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题名基于改进DeeplabV3+的钢筋尺寸检测算法
被引量：2
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作者
王政
李飒
陈洪界
李江涛
陈伟
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机构
武汉誉城九方建筑有限公司
长沙理工大学土木工程学院
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出处
《地震工程与工程振动》
CSCD
北大核心
2023年第5期240-248,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(51408063)。
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文摘
钢筋混凝土工程的建造规模与要求日益提升,传统的钢筋检验方法无法在效率和数量上满足工程检查的需求,且施工现场钢筋背景环境复杂多变,单一的图像识别算法无法利用到钢筋的特征信息,在精度上不能满足建筑智能监理的验收标准。为了解决这方面的问题,提出一种改进的DeeplabV3+模型对钢筋识别。研究表明:通过减小空洞卷积膨胀率以及空洞卷积密度,降低模型感受野,提高了细部边缘特征信息的提取率;通过加入注意力机制实现模型对钢筋特征信息的敏感程度。之后利用图像处理技术对识别图进行检测,获得钢筋各项尺寸。在施工现场收集钢筋图像并整理成数据集,并在此数据集上进行算法检验。实验结果表明,改进的DeeplabV3+模型和原模型相比,在平均交并比、像素精确率、召回率上分别提升了5.14%、0.27%、5.19%,钢筋直径和间距的尺寸检测精度也达到了工程验收的标准。
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关键词
智能检测
钢筋尺寸检测
DeeplabV3+模型
注意力机制
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Keywords
intelligent detection
rebar size measurement
DeeplabV3+model
attention mechnism
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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