建筑施工进程自动识别算法研究

C931; 研究人员通过深度学习方法实现对建筑施工进程的目标识别.针对建筑施工进程的目标检测问题,研究采用了深度学习中的目标检测技术,选用yolov3算法进行模型训练.研究中采集8000张图片数据集,按9:1的比例划分为训练集和测试集,通过标注训练集数据坐标与类型,并对其进行训练.最后计算测试集的800张数据的漏检率、错检率、总错误数和准确率.结果表明:yolov3算法的准确率为90％,检测速率为23 fps.该研究能够有效对建筑施工进程完成自动、快速、精准地识别....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	智能城市 2022, Vol.8 (11), p.71-73
Hauptverfasser:	董正山, 张嵘禹, 陈梦靖, 龚福梓, 徐霖
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	C931; 研究人员通过深度学习方法实现对建筑施工进程的目标识别.针对建筑施工进程的目标检测问题,研究采用了深度学习中的目标检测技术,选用yolov3算法进行模型训练.研究中采集8000张图片数据集,按9:1的比例划分为训练集和测试集,通过标注训练集数据坐标与类型,并对其进行训练.最后计算测试集的800张数据的漏检率、错检率、总错误数和准确率.结果表明:yolov3算法的准确率为90％,检测速率为23 fps.该研究能够有效对建筑施工进程完成自动、快速、精准地识别.
ISSN:	2096-1936
DOI:	10.19301/j.cnki.zncs.2022.11.024