基于改进YOLOv5s算法的检测实验室监管云平台

作     者：黄春程 祝磊 马德云 龚郁杰 HUANG Chuncheng;ZHU Lei;MA Deyun;GONG Yujie

作者机构：北京建筑大学土木与交通工程学院北京100044 中国建筑标准设计研究院有限公司北京100048 

基　　金：“十四五”国家重点研发计划课题项目(2022YFF0606901) 

出 版 物：《北京建筑大学学报》 (Journal of Beijing University of Civil Engineering and Architecture)

年 卷 期：2024年第40卷第4期

页      码：90-96页

摘      要：为研发一种核心智能算法,以监管云平台系统,实现工程试验室检测过程的智能监管。以混凝土试块抗压试验为例,采用改进的YOLOv5s算法对试验室全程影像进行实时识别,确保混凝土试块全过程的无缝监控。通过建立YOLOv5s的混凝土试块目标检测模型,并在网络中添加SE通道注意力模块,该模型能够实时监测混凝土试块的位置和状态,应对实验室环境中的复杂情况,从而显著提升智能识别的准确性和鲁棒性。试验结果表明,改进的YOLOv5s算法在混凝土试块识别方面表现出色,各项性能指标得到显著提升。通过智能算法与云平台技术的结合,该研究为实验室检测活动提供了一种先进的监管解决方案,实现了检测全流程的智能监管。这一方法确保了检测结果的客观性和可靠性,为工程检测质量的智能监管提供了新途径。

主 题 词：混凝土检测 目标检测 YOLOv5s 注意力机制 智能监管 

学科分类：08[工学] 081601[081601] 0816[工学-纺织类] 

D　O　I：10.19740/j.2096-9872.2024.04.11

馆 藏 号：203140257...