【摘 要】
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21世纪以来桥梁建设迈入高发展时期,而随着建设规模和施工速度不断提高,施工监控的难度不断增大。传统的施工监控方式通常采用监控设备录入施工信息,监控人员记录的方式,无法做到及时有效地提取施工进度信息,常常出现漏记甚至错记的情况。而随着信息化技术的发展,目标检测技术在医疗卫生、企业管理等领域得到普遍应用,而在建筑施工行业,目标检测技术仍处于起步阶段。本文从施工现场的实际生产需要出发,利用基于深度学习的
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21世纪以来桥梁建设迈入高发展时期,而随着建设规模和施工速度不断提高,施工监控的难度不断增大。传统的施工监控方式通常采用监控设备录入施工信息,监控人员记录的方式,无法做到及时有效地提取施工进度信息,常常出现漏记甚至错记的情况。而随着信息化技术的发展,目标检测技术在医疗卫生、企业管理等领域得到普遍应用,而在建筑施工行业,目标检测技术仍处于起步阶段。本文从施工现场的实际生产需要出发,利用基于深度学习的目标检测方法开发了一套小箱梁吊装施工进度的智能识别系统。该系统可对实时采集的施工视频图像进行检测,生成三维模型结构实现可视化展示并记录施工进度信息。本文的主要研究工作如下:（1）建立了箱梁施工状态的训练数据集。对现场监控设备采集到的视频信息进行图像提取,考虑到模型训练需要大量数据样本,因此采用Mosaic图像增强技术扩充了训练数据,最终得到了训练图像和标签各5500张,为检测模型的训练提供了数据支持;（2）引入滑窗技术改进了Yolo v4模型,并采用Diou-NMS筛选预测位置。为避免Yolo v4模型在图像尺度调整产生的特征丢失问题,采用滑窗技术将图像分块,使得输入图像能够完整表现出目标特征;同时在模型预测过程时采用Diou-NMS算法,实现了有效筛选模型的预测结果。最终,改进的Yolo v4模型的训练精度达到83%,损失值达到3.2;模型的测试平均精度达到95.6%,测试速度达到37fps,为识别系统的建立提供了技术基础。（3）依据工程施工监控的需要,结合改进的Yolo v4检测模型,设计并实现了一套小箱梁吊装施工进度的智能识别系统。系统主要包括数据采集和存贮、目标检测、结构展示三个模块,通过从硬件和软件两个方面进行设计满足系统的三个功能性要求。以实际引桥段施工为背景,进行系统的调试和分析,从检测性能和识别效果上看,该系统识别的精确性和实时性均满足要求。本文通过对施工监控方式进行研究,提出利用改进的Yolo v4模型对箱梁结构进行实时有效地检测,具有较强的鲁棒性和泛化能力;设计的智能识别系统在一定程度上加强了工程的进度管理,具有一定的工程应用价值。
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