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摘要:论文内容主要根据钢筋数量识别展开,先对采集的数据进行分析,再运用Faster-Rcnn框架对模型进行训练,最后用到框架Detectron2对训练的模型进行改进,通过使用计算机视觉和机器学习或深度学习技术,通过拍照就能完成数钢筋的工作,大大提高了建筑行业主要材料的效率和库存精度。
关键词:钢筋;数量;技术;效率
钢筋数量AI识别
1.项目分析
1.1项目背景
在建设现场,对于进入现场的钢筋手推车,接收负责人需要手动抽动手推车的钢筋,确认钢筋手推车的数量后,才能完成卸货。目前,钢铁运输车辆进入了建设现场后,接受检查通常是手动计数,举行项目部门的劳动组的材料,材料员工及供应商,捆绑交
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