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[期刊论文]

基于改进YOLO V3的塔式起重机裂缝检测研究

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author:

陈国栋 (陈国栋.) [1] (Scholars:陈国栋) | 王翠瑜 (王翠瑜.) [2] | 张神德 (张神德.) [3] | Unfold

Abstract:

在施工过程中塔式起重机的事故发生得越来越频繁,为了在安全检测中及时发现塔式起重机因各种因素产生的裂缝从而降低事故的发生率,提出一种基于改进YOLO V3的塔式起重机裂缝检测方法。针对塔式起重机裂缝检测的特点对YOLO V3算法进行改进,利用K-means聚类方法对目标框聚类;根据识别目标对象特点改进原YOLO V3的损失函数;以YOLO V3的网络结构为基础,轻量化网络结构,将3个检测尺度改为2个检测尺度。测试实验结果表明,在对塔式起重机裂缝检测的任务中,均值平均精度高达85.63%,检测速度提高了10.53%,达到42 f/s,满足塔式起重机裂缝检测实时性和准确性的需求,能够进行有效安全检测...

Keyword:

K-means YOLO V3 塔式起重机 安全检测 裂缝检测

Community:

  • [ 1 ] 福州大学物理与信息工程学院
  • [ 2 ] 中建海峡建设发展有限公司
  • [ 3 ] 福建数博讯信息科技有限公司

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Source :

贵州大学学报(自然科学版)

ISSN: 1000-5269

CN: 52-5002/N

Year: 2021

Issue: 03

Volume: 38

Page: 76-82

Cited Count:

WoS CC Cited Count:

30 Days PV: 4

Online/Total:47/10132370
Address:FZU Library(No.2 Xuyuan Road, Fuzhou, Fujian, PRC Post Code:350116) Contact Us:0591-22865326
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