同济大学学报(自然科学版)

作者：陈隽，陈文豪，李洋

单位：1.同济大学 土木工程学院，上海 200092;2.同济大学 土木工程防灾减灾全国重点实验室，上海200092;3.中南建筑设计院股份有限公司，湖北 武汉 430071

关键词：目标检测,智能建造,施工物料,实时计数

基金：国家自然科学基金（52178151）；同济大学学科交叉攻关项目（2022-3-YB-06）

研究了基于深度学习目标检测技术的钢材智能计数方法。通过拍摄并标注大量施工现场的钢筋、圆钢管、方钢管图片，构建了包含近40万个计数点的数据集。基于YOLOv4目标检测算法，建立了钢材智能计数模型，并通过改进其网络结构、损失函数，以及采用合适的训练策略，提高了模型对于钢材的计数精度。检验表明，模型的平均精度为91.41%，平均绝对误差为4.07。利用上述成果开发的APP软件，可通过手机拍照、上传，完成实时计数。

来源：2023年第11期

《同济大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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