基于BIM和YOLOv5的闸墩浇筑高度智能识别方法OA北大核心CSTPCD

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。