【摘 要】
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随着我国城镇化的稳步推进,基建项目日益增多,造成了施工废弃物产量快速增加。目前施工废弃物的处理方式主要为填埋,但有限的消纳场容量使得施工废弃物的处理成为难题,其综合利用迫在眉睫。高效的分拣技术是施工废弃物综合利用的关键技术。通过视觉技术和深度学习方法对施工废弃物进行有效识别是其高效分拣的有效途径之一。然而,现有的废弃物分拣方式主要是以人工视觉为核心的废弃物分拣系统,嘈杂恶劣的工作环境不仅严重影响作
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随着我国城镇化的稳步推进,基建项目日益增多,造成了施工废弃物产量快速增加。目前施工废弃物的处理方式主要为填埋,但有限的消纳场容量使得施工废弃物的处理成为难题,其综合利用迫在眉睫。高效的分拣技术是施工废弃物综合利用的关键技术。通过视觉技术和深度学习方法对施工废弃物进行有效识别是其高效分拣的有效途径之一。然而,现有的废弃物分拣方式主要是以人工视觉为核心的废弃物分拣系统,嘈杂恶劣的工作环境不仅严重影响作业工人的身心健康,也影响了施工废弃物的回收效率,亟需研究自动化、智能化的检测识别方法替代人工视觉以规避以上问题。本文基于YOLO v4目标检测算法理论,将Ghostnet的网络替换YOLO v4的主干特征提取网络,设计出改进的轻量化目标检测网络算法Ghostnet-YOLO,并以公开的数据集验证了Ghostnet-YOLO目标检测算法的适用性,通过对某施工废弃物真实数据集进行检测集和验证集划分后,对基于施工废弃物的目标检测算法进行对比验证。研究结果显示:（1）改进的目标检测算法Ghostnet-YOLO在IOU限制不严格的情况下能够仅损失小部分的网络检测精度而大幅提高网络检测速度,对于复杂环境下的施工废弃物检测识别具有良好的适用性。（2）Ghostnet-YOLO网络在牺牲大部分高质量的检测框的前提下,在施工废弃物大数据集上可提升60%的检测速度。（3）Ghostnet-YOLO目标检测网络对于施工废弃物各成分的平均识别准确率大于90%,召回率大于71.14%,网络检测性能F1值大于0.77,成功实现了对施工废弃物的多目标检测任务。在以自动化检测系统为主的废弃物处置系统日益发展的时代下,本文展开了对施工废弃物自动化检测的研究与应用,使其在复杂环境下能够检测与识别目标,并为后续完成更进一步的分拣任务提供保障,对于施工废弃物的回收和综合利用,具有重要的理论与现实意义。
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