刊名：智能城市
曾用名：现代生活用品
主办：辽宁省科学技术情报研究所
主管：辽宁省科学技术厅
ISSN：2096-1936
CN：21-1602/N
语言：中文
周期：半月刊
影响因子：0
被引频次：9440
数据库收录：
国家哲学社会科学学术期刊数据库;期刊分类：自科综合
期刊热词：
施工技术,建筑工程,城市,高速公路,建筑,施工管理,水利工程,智慧城市,建筑设计,大数据,施工技术,建筑工程,施工管理,大数据,城市,公路工程,物联网,城市轨道交通,BIM技术,人工智能,智慧城市,智能建筑,BIM技术,城市,BIM,城市建设,物联网,智能化,智能设计,城市规划,
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建筑科学与工程论文_面向施工机械的深度学习图
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】文章摘要:为满足快速、高质量构建建筑工程领域施工机械深度学习图像数据集，提出一种基于三维建模引擎的施工机械图像生成与自动标注方法，并以挖掘机为例构建了名为SCED（synt
文章摘要:为满足快速、高质量构建建筑工程领域施工机械深度学习图像数据集，提出一种基于三维建模引擎的施工机械图像生成与自动标注方法，并以挖掘机为例构建了名为SCED（synthesized construction equipment dataset）的挖掘机数据集。首先，采用三维建模引擎UE4（unreal engine 4）对目标挖掘机设备进行模型构建，然后借助UnrealCV工具对原始模型进行多角度、多区域的图像采集，使用自编写模块实现自动语义分割与掩码图像生成，并完成图像的自动标注，最终生成包含10000张图像的数据集。与现有公开机械数据集进行了目标尺寸、数量与构建工作量的对比，并比较了构建效率与成本，最后进行了图像数据集质量与效果验证。结果表明：本文构建方法的综合效率更高并且成本更低，构建的SCED图像数据集丰富性更高且泛化能力更好，针对小目标物具有更好的检测效果。为今后建筑施工领域深度学习图像数据集的构建提供了参考依据。
文章关键词:
论文分类号:TU621;TP391.41
文章来源：《智能城市》 网址: http://www.zncszz.cn/qikandaodu/2021/1105/1967.html