【技术实现步骤摘要】
基于改进YOLOV5S的桥梁施工进度智能识别方法
[0001]一种基于改进YOLOV5S的桥梁施工进度智能识别方法，用于桥梁施工进度智能识别，属于桥梁工程管理
技术介绍
[0002]我国交通基础设施建设发展迅速，桥梁建设迈入新的发展时期，建设数量和规模不断扩大。施工进度监控与管理是桥梁工程建设的重要组成部分，快速准确的施工进度监控管理方法能够帮助项目负责人及时了解施工进度，做出科学合理的施工决策。然而桥梁施工是一个复杂多变的过程，桥梁工程项目具有施工工期长、施工技术复杂、参与主体众多等特点，且桥梁施工过程监测产生的实时信息具有动态性和大量性的特征，对桥梁施工进度管理提出了更高的要求。传统桥梁施工进度管理侧重以二维展示为主，如横道图、S型曲线比较法、香蕉型曲线比较法等，较少涉及施工进度信息的可视化表达，进度管理智能化程度不高。现有的智能化工程项目管理主要侧重以图像和视频为信息载体，长时间、大范围记录现场施工环境，但缺乏对施工构件的识别和施工进度的智能计算能力，难以快速的获取桥梁施工进度。因此，如何高效精准地进行桥梁施...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于改进YOLOV5S的桥梁施工进度智能识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.基于构建的桥梁构件数据集、获取的桥梁施工现场的视频监控数据和改进YOLOV5S模型得到当前施工构件信息；步骤2.基于步骤1得到的当前施工构件信息和空间语义约束规则进行桥梁施工进度计算，得到当前施工进度。2.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOV5S的桥梁施工进度智能识别方法，其特征在于，所述步骤1中改进YOLOV5S模型是在YOLOV5S模型的基础上，在YOLOV5S模型的骨干网络中的每个C3模块后面和最末端各添加一个注意力模块SimAM，使卷积模块Conv、C3模块和注意力模块SimAM整合为CCS模块。3.根据权利要求2所述的一种基于改进YOLOV5S的桥梁施工进度智能识别方法，其特征在于，所述步骤1的具体步骤为：步骤1.1.确定桥梁施工的主体结构，并基于获取的桥梁图像构建用于目标检测的桥梁构件数据集，其中，桥梁构件数据集中包括的主体结构有桥墩、桥台、承台、桥面铺装和附属设施；步骤1.2.基于桥梁构件数据集训练改进YOLOV5S模型，得到训练好的改进YOLOV5S模型；步骤1.3.获取桥梁施工现场的视频监控数据，提取视频监控数据中关键帧图像和时间信息，并将关键帧图像命名为提取的时间，使关键帧图像与时间信息一一对应；步骤1.4.将命名后的关键帧图像输入训练好的改进YOLOV5S模型识别该时段正在施工或者已施工完成的构件，得到当前施工构件信息，包括各主体结构的类别、位置信息和构件数量。4.根据权利要求3所述的一种基于改进YOLOV5S的桥梁施工进度智能识别方法，其特征在于，所述步骤1.1的具体步骤为：步骤1.11.对采集到的桥梁图像做Mosaic数据增强处理，即将采集到桥梁图像中、随机的4张桥梁图像，分别对4张桥梁图像随机缩放、随机裁减和随机排布，再对处理后的4张桥梁图像拼接为一张新的桥梁图像；步骤1.12.确定桥梁施工的主体结构，采用开源的图像标注工具LabelImg对新的桥梁图像中的各主体结构进行标记，得到标记类别，并注释以PASCALVOC格式存入.xml文件，.xml文件记录标记后新的桥梁图像的大小、通道数、标签名称和选框位置；步骤1.13.利用Python将.xml文件转换为txt格式，即得到用于目标检测的桥梁构件数据集。5.根据权利要求4所述的一种基于改进YOLOV5S的桥梁施工进度智能识别方法，其特征在于，所述步骤2的具体步骤为：步骤2.1.基于桥梁工程施工方案和BIM设计模型进行桥梁各构件对象间的关联关系分析；步骤2.2.基于关联关系分析结果，运用知识图谱技术构建知识图谱建立空间语义约束规则；步骤2.3.基于当前施工构件信息和空间语义约束规则进行桥梁施工进度计算，得到当前施工进度。
6.根据权利要求5所述的一种基于改进YOLOV5S的桥梁施工进度智能识别方法，其特征在于，所述步骤2.1的具体步骤为：步骤2.11.明确本体概念对象，并依据桥梁工程施工方案进行自上而下的划分，确定各本体概念对象的子类对象，...
【专利技术属性】
技术研发人员：缑智强，陈玉相，朱军，杨军强，左丽，李伟，刘鹏祖，毛朝阳，赵建宁，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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