论文研究 基于深度学习的钢筋数量检测

在实际生产环境中，施工现场的钢筋数量主要是人工计算的。 针对钢筋检测的特殊任务，提出了一种基于深度学习的检测计数方法。 该方法代替了传统的费时费力的人工计数方法，可应用于实际生产环境。 通过将传统的检测算法与深度学习中的一阶段和两阶段检测进行比较。 该算法结合模型的有效性，提出了改进的检测算法，以适应钢筋检测的特殊任务。 在最终评估指标中，改进的一级检测算法在钢筋检测的特殊任务中优于改进的检测算法，显示出性能的提高，并且与单级检测算法相比。 法律也有所改善。