基于改进Mask R-CNN的建筑钢筋尺寸检测算法

建筑施工现场钢筋图像背景复杂且干扰较多,传统图像检测算法无法有效利用特征信息,难以满足现阶段建筑智能监理行业中钢筋尺寸检测精度的验收要求。提出一种在Mask R-CNN模型基础上加入自下而上路径和注意力机制的改进模型BU-CS Mask R-CNN。在建筑工地现场拍摄图像后,整理自建钢筋数据集,并在此数据集上进行算法验证。实验结果表明,与Mask R-CNN模型相比,BU-CS Mask R-CNN模型的召回率、交并比和像素准确率分别提升了4.9%、6.8%、7.4%,钢筋直径和间距的尺寸检测精度分别提升了14.9%、4.4%,能得到更加准确的钢筋目标检测框和边缘分割掩膜,达到了行业中实际工程验收的精度要求。     

基于改进YOLO的建筑预埋件检测算法

针对面积较大或者楼层较高的建筑工程进行人工预埋件位置检查耗时费力的问题,提出基于深度学习的预埋件快速检测方法,配合无人机航拍对施工现场预埋件进行实时检测.利用SE-Net模块改进轻量化网络MobileNet,利用改进之后的SEMobileNet网络代替YOLO v3的特征提取网络,减少网络参数,在保证检测的准确性的同时显著提高了检测速度,实现了预埋件的高效检测.在预埋件数据集检测的实验中,改进之后的SEMo-bileNet-YOLO模型相比YOLO v3在准确率上提升了16.77百分点,在速度上提升了97.3％.结果表明,SEMo-bileNet-YOLO算法更加快速、准确,可以满足建筑工程中预埋件实时检测的要求.