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基于无人机及YOLOX视觉算法的大跨度钢结构吊装过程位移监测 被引量：8
1
作者 李万润 范博源 +1 位作者 赵文海 杜永峰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第17期61-70,共10页
在大跨度钢结构吊装施工过程中,节点位移及结构变形关系到吊装施工的安全和质量。对于传统接触式监测方法存在的耗时、耗力且维护费用高等问题,提出了一种以无人机为载体的非接触式监测方式。首先,针对大跨度钢结构吊装过程中无人机近... 在大跨度钢结构吊装施工过程中,节点位移及结构变形关系到吊装施工的安全和质量。对于传统接触式监测方法存在的耗时、耗力且维护费用高等问题,提出了一种以无人机为载体的非接触式监测方式。首先,针对大跨度钢结构吊装过程中无人机近距采集视角受限的问题,采用Harris图像拼接算法进行全景拼接,并与图像加权融合相结合,消除图像拼接中产生的不利光标及拼接缝,实现整体、高精度的大跨度结构图像的无缝拼接;其次,采用加入卷积块注意力机制(convolutional block attention module, CBAM)的YOLOX视觉算法解决复杂背景下不同像素面积的小目标图像识别、坐标提取和位移监测;最后,对四种不同检测模型进行对比评估,并通过对比实验室不同工况试验和实际工程验证该方法在施工环境下对大跨度钢结构测点位移监测的可行性。试验结果表明,加入CBAM注意力机制的YOLOX检测模型的平均精度及置信度均优于其他三种网络模型,且视觉识别的位移信息与Leica全站仪的误差均在亚毫米级内,满足实际工程精度的要求,实现了复杂背景下的小目标位移监测,具备较高的经济效益和广泛的应用前景。 展开更多
关键词 大跨度钢结构 无人机 图像拼接 yolox视觉算法 位移监测
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基于深度学习的并联机器人定位检测技术研究 被引量：6
2
作者 张宇廷 王宗彦 +1 位作者 范浩东 王曦 《电子测量技术》 北大核心 2022年第11期147-153,共7页
针对机器视觉领域中并联机器人存在目标识别模糊,分类效率差以及反应速度过慢的问题,提出了一种基于深度学习的并联机器人定位检测技术。首先对目标识别物进行图像采集,改进图像数据集,将处理前后图像放入训练集提高网络效率,搭建YOLOX... 针对机器视觉领域中并联机器人存在目标识别模糊,分类效率差以及反应速度过慢的问题,提出了一种基于深度学习的并联机器人定位检测技术。首先对目标识别物进行图像采集,改进图像数据集,将处理前后图像放入训练集提高网络效率,搭建YOLOX目标检测分类识别算法提高并联机器人检测精度;其次改进训练方式,通过预训练与实际训练提高可靠性,改进损失策略;然后建立并联机器人主体基坐标系与相机坐标系,结合手眼标定与相机标定方法,求得目标实际坐标与机器人基坐标系的转换关系;最后在并联机器人实验平台验证目标标定结果,对比主流深度学习算法YOLOv3、YOLOv4、Faster-RCNN得出的并联机构网络定位与实际定位的相对误差,结果表明YOLOX的定位精度误差为3.992~5.061 mm之间,平均精确度达到了91%左右。该方法可为并联机器人结合深度学习实现检测定位提供一定参考价值。 展开更多
关键词 深度学习 yolox算法 并联机器人 视觉标定 定位识别
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农业机械目标定位及检测技术 被引量：1
3
作者 田华 《农机使用与维修》 2023年第2期21-23,共3页
由于农业生产环境较为复杂,现有技术无法实现对田间作业目标的精准定位与检测。针对目前农业机械视觉识别系统存在目标识别模糊、分类效率差和响应速度慢等问题,提出一种基于YOLOX算法下农业机械田间目标定位及检测技术,并通过田间试验... 由于农业生产环境较为复杂,现有技术无法实现对田间作业目标的精准定位与检测。针对目前农业机械视觉识别系统存在目标识别模糊、分类效率差和响应速度慢等问题,提出一种基于YOLOX算法下农业机械田间目标定位及检测技术,并通过田间试验进行验证,研究结果表明,YOLOX算法下田间目标定位误差≤5 mm,研究结果为实现农业机械田间定位检测技术提供技术参考与理论借鉴。 展开更多
关键词 农业机械 智能化技术 深度学习 yolox算法 视觉定位
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