【摘 要】
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我国建筑行业稳步发展,工程建筑面积体量庞大,施工质量与人民生活质量和经济发展息息相关,因此施工质量监管十分重要。现存工程监理手段存在依赖人力、效率低下且安全性低等缺点,同时监理数据不可追溯也成为行业亟待解决问题之一。本文将无人机应用于工程监理中,设计针对施工现场钢筋图像采集方案,主要研究无人机工程监理钢筋尺寸测量方法,通过设计工作流程,完成基于无人机的数据采集与图像处理,本论文的主要研究内容如下:
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我国建筑行业稳步发展,工程建筑面积体量庞大,施工质量与人民生活质量和经济发展息息相关,因此施工质量监管十分重要。现存工程监理手段存在依赖人力、效率低下且安全性低等缺点,同时监理数据不可追溯也成为行业亟待解决问题之一。本文将无人机应用于工程监理中,设计针对施工现场钢筋图像采集方案,主要研究无人机工程监理钢筋尺寸测量方法,通过设计工作流程,完成基于无人机的数据采集与图像处理,本论文的主要研究内容如下:采用深度学习框架实现复杂背景下的钢筋目标检测与分割,结合本文对钢筋直径与间距测量的需求,选用Mask R-CNN网络,该网络通过RoIAlign层改进实现目标掩膜与实际目标像素对齐,针对网络框架计算浮点数速率慢的缺点,利用移位计算代替乘法运算,提高算法速度。利用改进的Canny边缘检测算法和Hough变换直线检测实现对钢筋双边拟合,实现钢筋直径测量。针对背景干扰较多和颜色相近的特点,对比和分析不同图像预处理算法,结合颜色空间变换与形态学处理,在边缘检测中实现了较好的提取效果,针对直线检测中的问题,提出邻近直线融合完成直径检测。对钢筋目标实现骨架提取及直线拟合,实现相邻钢筋间距测量。通过迭代算法实现骨架提取,最小二乘法拟合骨架直线,改进垂直钢筋直线拟合算法,用于计算钢筋间距,最后采用辅助标志的方法,实现检测结果的像素与实际尺寸的转换。本文基于无人机的钢筋尺寸测量方案可实现数据传输和处理,利用算法对比与改进实现良好的检测效果,可满足实际工程监理对验收内容的精度要求,该方案的研究与实现可以有效助力监理行业的转型,提高监理工作的信息化水平。
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