摘要：针对无人机航拍目标检测对检测速度的高要求以及航拍图像小目标较多时易出现漏检、误检的问题,提出一种基于改进YOLOv4的无人机航拍目标检测算法。首先,引入轻量级网络MobileNetv3替换YOLOv4的主干特征提取网络,并采用深度可分离卷积替换网络其余部分的3×3标准卷积,降低了模型复杂度,提升了检测速度;其次,增加了针对小目标的104×104的浅层检测层,将原特征提取网络的3种检测尺度扩展为4种,对应加深特征融合网络层数,提升了算法对小目标的检测精度;最后,采用K-means++聚类算法重新设计了初始锚框,加快了网络的收敛速度。在无人机航拍数据集上进行了对比实验,结果表明所提算法与原算法相比,在保证平均检测精度的同时,提升了小目标检测精度,且模型参数量减少了60%,检测速度提升了15.2%,在实时性和准确性方面均有较好性能。

摘要：针对高速公路正向设计中快速设计、准确表达、高效施工等工作痛点,通过BIM与VR技术相结合,形成了一套高速公路参数化建模和施工管理流程。首先,通过Civil 3D得到高精度道路中心线,结合高速公路设计参数,以断面间放样、构件自动组装两种方式分别完成高速公路道路、桥梁参数化建模工作。然后,将BIM模型导入三维虚拟环境中,通过VR硬件设备,以鸟瞰、人视、车行等多种方式完成施工环境可视化、施工进度模拟等工作。最后,以延崇高速公路砖楼特大桥工程为背景进行了方案验证与应用。结果表明,参数化建模方法所建立的高速公路路桥模型满足初步设计要求,方案变更时可通过建模参数改变路桥几何结构。在VR环境中实现施工场地布设及优化,重点施工部位方案模拟等施工管理工作。该流程有效结合了BIM与VR技术,在一定程度上避免了重复建模,提升了施工效率与施工安全性。