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张神德 (张神德.) [1] | 陈学雄 (陈学雄.) [2] | 黄宏安 (黄宏安.) [3] | 王翠瑜 (王翠瑜.) [4] | 黄明炜 (黄明炜.) [5] | 林进浔 (林进浔.) [6] | 陈国栋 (陈国栋.) [7] (Scholars:陈国栋)

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Abstract:

针对塔式起重机的事故频繁发生,本文提出了一种基YOLO V3塔式起重机裂缝检测方法来帮助日常安全检测和维护,及时发现塔式起重机因各种因素产生的裂缝防范事故,利用K-means聚类方法确定目标框参数并对数据增强的数据集进行训练.实验结果表明检测任务中mAP可达到81.47%基本满足检测需求,实验同时对比了Faster RCNN的效果并针对实际需求提出改进方向.本文方法对推进装配式施工安全具有广泛前景和重要意义.

Keyword:

K-means YOLO V3 塔式起重机 数据增强 裂缝检测

Community:

  • [ 1 ] [张神德]福州大学
  • [ 2 ] [陈学雄]福建省交通建设质量安全中心 福州 350002
  • [ 3 ] [黄宏安]福州大学
  • [ 4 ] [王翠瑜]福州大学
  • [ 5 ] [黄明炜]福建数博讯信息科技有限公司 福州 350002
  • [ 6 ] [林进浔]福建数博讯信息科技有限公司 福州 350002
  • [ 7 ] [陈国栋]福州大学

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Source :

福建电脑

ISSN: 1673-2782

CN: 35-1115/TP

Year: 2020

Issue: 8

Volume: 36

Page: 98-100

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