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摘要
针对面积较大或者楼层较高的建筑工程进行人工预埋件位置检查耗时费力的问题,提出基于深度学习的预埋件快速检测方法,配合无人机航拍对施工现场预埋件进行实时检测。利用SE-Net模块改进轻量化网络MobileNet,利用改进之后的SEMobileNet网络代替YOLO v3的特征提取网络,减少网络参数,在保证检测的准确性的同时显著提高了检测速度,实现了预埋件的高效检测。在预埋件数据集检测的实验中,改进之后的SEMobileNet-YOLO模型相比YOLO v3在准确率上提升了16.77百分点,在速度上提升了97.3%。结果表明,SEMobileNet-YOLO算法更加快速、准确,可以满足建筑工程中预埋件实时检测的要求。
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