清华大学学报(自然科学版)

作者：梅杰, 李庆斌, 陈文夫, 邬昆, 谭尧升, 刘春风, 王东民, 胡昱

单位：1. 清华大学 水利水电工程系, 北京 100084;<br>2. 中国三峡建设管理有限公司, 成都 610041

关键词：深度学习,目标检测,仓面浇筑,混凝土施工

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。

来源：2021年第7期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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