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题名基于动静结合互学习的预制梁工序检测方法
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作者
冯晓飞
谢诚
张秀振
董仕奎
陈军胜
叶舒
钟忺
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机构
山东东方路桥建设有限公司技术创新中心
山东省交通规划设计院集团有限公司科技研发中心
武汉理工大学计算机与人工智能学院
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出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第6期385-394,共10页
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基金
国家自然科学基金(62271361)
山东省交通运输科技计划项目(2022B45)。
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文摘
针对预制梁场位置偏远、场景复杂、光线不足,导致数据采集困难、背景干扰、画质受损等问题,提出一种基于动静结合互学习的预制梁工序检测方法。在单阶段目标检测模型上建立互学习框架,分别使用数据扩增技术在空间和时间上对样本干扰的能力,构造动静结合的双分支子网络,在网络中引入基于归一化的注意力通道子模块动态地调整通道权重,以适应真实场景下的环境光照复杂性和噪声干扰随机性。为充分发挥两支子网络各自的优势,利用目标检测模型真实值的预测边界框不唯一的特性,提出正样本对齐策略,实现边界框数量及表征分布的双重对齐。构建一个基于真实场景的预制梁工序数据集,在自制数据集上的实验结果表明,该方法的精确率和均值平均精度分别达到了97.2%和97.7%,推理速度达到了78帧/s,在满足工业落地应用需求的同时,为预制梁工序检测识别问题提供了一种有效且可靠的解决方案。
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关键词
动静结合
候选框互学习
正样本对齐
工序检测识别
目标检测
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Keywords
dynamic-static fusion
candidate box mutual learning
positive sample alignment
process detection and recognition
object detection
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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