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清华大学学报(自然科学版)  2021, Vol. 61 Issue (7): 688-693    DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2021.26.016
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基于目标检测模型的混凝土坯层覆盖间歇时间超时预警
梅杰1, 李庆斌1, 陈文夫2, 邬昆2, 谭尧升2, 刘春风2, 王东民1, 胡昱1
1. 清华大学 水利水电工程系, 北京 100084;
2. 中国三峡建设管理有限公司, 成都 610041
Overtime warning of concrete pouring interval based on object detection model
MEI Jie1, LI Qingbin1, CHEN Wenfu2, WU Kun2, TAN Yaosheng2, LIU Chunfeng2, WANG Dongmin1, HU Yu1
1. Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China;
2. China Three Gores Projects Development Co., Ltd., Chengdu 610041, China
全文: PDF(14601 KB)   HTML
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 及时、全面、准确地了解施工现场各种活动的状态和进度,对质量控制、进度跟踪和生产效率分析至关重要,也是全面实现工程精细化管理、智能建造的必要条件。目前,混凝土浇筑仓面施工场景下的进度记录、质量控制仍大多由人工完成,存在及时性不足、误报、漏报等问题。该文将深度学习计算机视觉领域的语义分割和目标检测技术应用到工程建设领域,通过识别模板遮盖比例和吊罐卸料事件获得仓面施工的实时进度,实现秒级精度的坯层覆盖间歇时间超时预警。
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作者相关文章
梅杰
李庆斌
陈文夫
邬昆
谭尧升
刘春风
王东民
胡昱
关键词 深度学习目标检测仓面浇筑混凝土施工    
Abstract:Timely, comprehensive and accurate access to the status and progress of various activities on the construction site is essential for quality control, progress tracking and productivity analysis, and is also necessary for the full realization of fine management and intelligent construction. At present, the progress recording and quality control under the concrete pouring construction scenario are still mostly done manually, leading to problems such as insufficient timeliness, misreporting and omission. In this study, the semantic segmentation and object detection technology in the field of deep learning computer vision are applied to the field of engineering construction. Real-time construction progress is obtained by identifying formwork cover ratios and the unloading event of the bucket, and the overtime warning of layer coverage time with second-level accuracy is realized.
Key wordsdeep learning    object detection    pouring of surface    concrete construction
收稿日期: 2021-01-12      出版日期: 2021-06-08
ZTFLH:  P642.2  
  TU413.6  
通讯作者: 胡昱,副教授,E-mail:yu-hu@tsinghua.edu.cn     E-mail: yu-hu@tsinghua.edu.cn
引用本文:   
梅杰, 李庆斌, 陈文夫, 邬昆, 谭尧升, 刘春风, 王东民, 胡昱. 基于目标检测模型的混凝土坯层覆盖间歇时间超时预警[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2021, 61(7): 688-693.
MEI Jie, LI Qingbin, CHEN Wenfu, WU Kun, TAN Yaosheng, LIU Chunfeng, WANG Dongmin, HU Yu. Overtime warning of concrete pouring interval based on object detection model. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2021, 61(7): 688-693.
链接本文:  
http://jst.tsinghuajournals.com/CN/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2021.26.016  或          http://jst.tsinghuajournals.com/CN/Y2021/V61/I7/688
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  
[1] 苗旭鹏, 张敏旭, 邵蓥侠, 崔斌. PS-Hybrid: 面向大规模推荐模型训练的混合通信框架[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2022, 62(9): 1417-1425.
[2] 管志斌, 王晓萌, 辛伟, 王嘉捷. 源代码缺陷检测数据生成及标注方法[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2021, 61(11): 1240-1245.
[3] 韩坤, 潘海为, 张伟, 边晓菲, 陈春伶, 何舒宁. 基于多模态医学图像的Alzheimer病分类方法[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2020, 60(8): 664-671,682.
[4] 王志国, 章毓晋. 监控视频异常检测:综述[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2020, 60(6): 518-529.
[5] 蒋文斌, 王宏斌, 刘湃, 陈雨浩. 基于AVX2指令集的深度学习混合运算策略[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2020, 60(5): 408-414.
[6] 余传明, 原赛, 胡莎莎, 安璐. 基于深度学习的多语言跨领域主题对齐模型[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2020, 60(5): 430-439.
[7] 宋欣瑞, 张宪琦, 张展, 陈新昊, 刘宏伟. 多传感器数据融合的复杂人体活动识别[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2020, 60(10): 814-821.
[8] 张思聪, 谢晓尧, 徐洋. 基于dCNN的入侵检测方法[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2019, 59(1): 44-52.
[9] 芦效峰, 蒋方朔, 周箫, 崔宝江, 伊胜伟, 沙晶. 基于API序列特征和统计特征组合的恶意样本检测框架[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2018, 58(5): 500-508.
[10] 张新钰, 高洪波, 赵建辉, 周沫. 基于深度学习的自动驾驶技术综述[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2018, 58(4): 438-444.
[11] 邹权臣, 张涛, 吴润浦, 马金鑫, 李美聪, 陈晨, 侯长玉. 从自动化到智能化:软件漏洞挖掘技术进展[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2018, 58(12): 1079-1094.
[12] 张敏, 丁弼原, 马为之, 谭云志, 刘奕群, 马少平. 基于深度学习加强的混合推荐方法[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2017, 57(10): 1014-1021.
[13] 高伟, 殷君君, 杨健. 基于Riemann核Fisher准则的极化SAR图像人造目标检测[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2016, 56(9): 920-924,929.
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