Abstract：
在脚手架坍塌事故仍有发生的背景下,为了避免传统的人工脚手架测量方法低效和高危的缺点,因此采用计算机视觉对脚手架进行安全规范检测的方式.首先,采用DeepFlux算法提取脚手架图片的骨架信息,针对提取效果以及精度不能满足实际需求的问题,将DeepFlux算法中的VGG16 特征提取网络替换为InceptionV3 网络,有效地提高了骨架提取精度.其次,根据提取到的骨架信息,提出一种交点检测算法计算脚手架交点信息.最后,根据交点信息计算得到脚手架杆间像素间距,再采用标靶法换算成实际间距.测试实验结果表明,在对脚手架进行检测的任务中,计算脚手架参数的平均误差在 5%左右,满足脚手架检测的准确性,能够做到代替人工测量实现脚手架的安全规范检测.
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智能计算机与应用
ISSN： 2095-2163
CN： 23-1573/TN
Year： 2023
Issue： 8
Volume： 13
Page： 161-164
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