摘要
智能建造实现的前提是将现实建筑数字孪生,并以虚拟现实技术预演,再由智能系统主导建造过程。上海某工程项目建筑工地建立了一套AI智能系统,以实现对现实建筑数据的采集学习,并由其判定建造过程是否存在问题。本文主要应用机器学习中卷积神经网络来识别。整体机构通过K值聚类计算新的anchors值以替换原始YOLOv3数据集参数,利用高斯分布优化损失函数,可做到识别速度快,识别精度高,并创建了公开数据集。同时,仅使用计算机和摄像头,简化了识别系统的构件、节约能源、提高了识别效率。该系统运行后,将为现场管理工作提供助力,减轻现场管理压力。
