公开(公告)号：CN116310808A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310179247.3

申请日：2023-02-27

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 吴德成 ,  程隆奇 ,  李锐 ,  李渝 ,  李建珍 ,  赵静媛 ,  杨丽 ,  刘声

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于显著检测网络的非规则幕墙板材识别方法及装置，属于建筑幕墙安装技术领域。该方法包括：使用深度相机采集目标区域中幕墙板材的RGB‑D图像，并制作板材识别测试数据集；采用三种基于RGB‑D的显著性公共数据集的部分数据构成训练数据集；训练构建的幕墙板材识别网络并保存最优参数；使用训练好的显著检测网络对幕墙板材数据进行预测；使用深度数据计算目标区域实际尺寸；输出板材关键点空间坐标。本发明可以实现高精度的非规则板材的精准识别与定位，并提高建筑工程中幕墙安装过程的工作效率。

公开(公告)号：CN116310808B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202310179247.3

申请日：2023-02-27

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 吴德成 ,  程隆奇 ,  李锐 ,  李渝 ,  李建珍 ,  赵静媛 ,  杨丽 ,  刘声

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于显著检测网络的非规则幕墙板材识别方法及装置，属于建筑幕墙安装技术领域。该方法包括：使用深度相机采集目标区域中幕墙板材的RGB‑D图像，并制作板材识别测试数据集；采用三种基于RGB‑D的显著性公共数据集的部分数据构成训练数据集；训练构建的幕墙板材识别网络并保存最优参数；使用训练好的显著检测网络对幕墙板材数据进行预测；使用深度数据计算目标区域实际尺寸；输出板材关键点空间坐标。本发明可以实现高精度的非规则板材的精准识别与定位，并提高建筑工程中幕墙安装过程的工作效率。

公开(公告)号：CN117197789A

公开(公告)日：2023-12-08

申请号：CN202311222984.3

申请日：2023-09-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 吴德成 ,  刘星辰 ,  程隆奇 ,  李锐 ,  杨平安 ,  刘声 ,  徐潇宇 ,  李建珍 ,  唐菁 ,  杨丽

IPC: G06V20/60 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/086 ,  G06T7/80 ,  G06T1/00

Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度边界特征融合的幕墙框识别方法及系统，属于建筑幕墙施工技术领域。该方法具体包括：S1：采集幕墙框彩色图像数据；S2：对数据进行预处理，并使用数据标注软件对幕墙框区域进行逐像素标注；S3：构建幕墙框识别网络模型，包括多尺度边界特征融合模块和通道引导金字塔卷积模块；并采用余弦退火算法训练优化模型；S4：将幕墙安装机器人前端相机和激光雷达进行标定，并将激光点云与图像进行配准；采用激光雷达的硬件测量系统与训练好的幕墙框识别网络模型相结合，以测量目标幕墙框的三维空间位置和姿态。本发明可以实现幕墙框高效、准确的识别，并且在终端实现实时监控，还为幕墙施工提供快速精准的安装参数。

公开(公告)号：CN115965846B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202310076273.3

申请日：2023-01-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 吴德成 ,  李建珍 ,  程隆奇 ,  李锐 ,  刘声 ,  李渝 ,  苏因镭

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/24 ,  G06V10/30 ,  G06V10/36 ,  G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于边框感知跨模态融合网络的幕墙框实时检测方法及装置，属于建筑幕墙施工技术领域。该方法包括：采集幕墙框RGB图像和深度图；对采集到的幕墙框RGB图像和深度图进行预处理并构建、划分幕墙框数据集；构建基于边框感知跨模态融合网络的幕墙框检测模型，编码器部分使用ConvNeXt作为特征提取网络，解码器构造FFA模块和CFF模块实现整体多尺度多模态的路径聚合；求解二元交叉熵损失函数，训练幕墙框检测模型并保存最优模型；实时采集需要检测的幕墙框RGB图像和深度图并利用所述保存的最优模型进行实时检测。本发明可以在实现智能化检测的同时满足实际幕墙框检测精度需求，并且能够提高建筑施工效率。

公开(公告)号：CN115965846A

公开(公告)日：2023-04-14

申请号：CN202310076273.3

申请日：2023-01-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 吴德成 ,  李建珍 ,  程隆奇 ,  李锐 ,  刘声 ,  李渝 ,  苏因镭

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/24 ,  G06V10/30 ,  G06V10/36 ,  G06V10/774 ,  G06V10/40 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于边框感知跨模态融合网络的幕墙框实时检测方法及装置，属于建筑幕墙施工技术领域。该方法包括：采集幕墙框RGB图像和深度图；对采集到的幕墙框RGB图像和深度图进行预处理并构建、划分幕墙框数据集；构建基于边框感知跨模态融合网络的幕墙框检测模型，编码器部分使用ConvNeXt作为特征提取网络，解码器构造FFA模块和CFF模块实现整体多尺度多模态的路径聚合；求解二元交叉熵损失函数，训练幕墙框检测模型并保存最优模型；实时采集需要检测的幕墙框RGB图像和深度图并利用所述保存的最优模型进行实时检测。本发明可以在实现智能化检测的同时满足实际幕墙框检测精度需求，并且能够提高建筑施工效率。