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题名UHPC护栏中心孔检测与定位技术研究
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作者
张喜清
韩倩倩
李占龙
任逸飞
王鹏宇
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机构
太原科技大学车辆与交通工程学院
山西省智慧交通实验室有限公司
智慧交通山西省实验室
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出处
《华中科技大学学报(自然科学版)》
北大核心
2026年第3期181-188,共8页
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基金
山西省智慧交通产教融合研究生联合培养示范基地(2024JD10)
智慧交通实验室山西省实验室开放课题(2024-ITLOP-KD-01)。
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文摘
针对在智能化转运超高性能混凝土(UHPC)护栏过程中须精确定位护栏中心孔位置这一问题,提出一种基于改进YOLOv8的多模态融合识别定位技术:以YOLOv8为基线模型,引入小目标检测层、在backbone添ADSConv模块以替代标准卷积、改用轻量化分割头EfficientSeg;结合双目视觉技术,利用SGBM算法进行深度计算,通过手眼标定实现空间坐标映射,得到护栏中心孔的位置信息.实验结果表明:优化后的ADSE-seg模型在分割任务中mAP50-95提升10.3%,召回率提升5.7%,参数量减少23.1%,实时推理速度达208.3帧数/s;旋转角度误差为0.446°、平均深度检测误差为2.542%、平面定位误差为11.738%和11.796%,满足护栏转运场景对精度与实时性的双重要求.
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关键词
UHPC护栏转运
YOLOv8
双目视觉
ADSE-seg
ADSConv
efficientseg
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Keywords
UHPC guardrail transportation
YOLOv8
binocular vision
ADSE-seg
ADSConv
efficientseg
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分类号
TP29
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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