基于BIM和图像识别技术的水闸闸墩浇筑高度识别方法

水利工程施工进度不仅影响工程建设成本,还可能因度汛问题影响工程安全。基于BIM技术和图像识别技术提出了一种虚实结合的闸墩浇筑高度识别方法。利用BIM技术建立闸墩虚拟模型,可得到不同闸墩浇筑高度的虚拟图像数据集;采用改进后的深度学习算法Vision Transformers对闸墩浇筑高度虚拟数据集进行训练学习,得到能够识别闸墩浇筑高度的识别模型;在实验室建立闸墩真实模型,模拟不同闸墩浇筑高度,利用摄像机获取闸墩不同浇筑高度实景图像,再利用经过训练的识别模型对实景图像进行验证。结果表明,所得模型能够精准识别闸墩浇筑高度的实景图像。该方法可推广应用于水利工程主体建筑物的真实施工进度识别,也可为数字孪生水利工程建设提供支撑。

基于BIM和YOLOv5的闸墩浇筑高度智能识别方法

水利工程施工进度是工程建设方关注的重要事项。为实现水闸工程的智慧化建设,基于BIM技术和图像识别技术提出了一种虚实结合的闸墩浇筑高度识别方法。通过BIM技术建模,生成了包含不同闸墩浇筑高度的虚拟图像数据集;利用深度学习的目标检测算法YOLOv5对虚拟数据集进行训练,得到能准确识别不同浇筑高度闸墩的智能模型。在实验室搭建具有不同浇筑高度的闸墩模型,通过摄像机拍摄获取不同高度闸墩的实景图像,再利用该智能识别模型对实景图像进行验证。研究结果表明,该模型能够准确识别实际场景中闸墩的浇筑高度,可广泛应用于水利工程主体建筑物的实际施工进度识别,为数字孪生水利工程建设提供有效的模型支持。