CN113888513A - 一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法 - Google Patents

一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法，涉及铣床辅助工具技术领域，采用滑动窗口法和马赛克增强方法对钢筋的原始图片数据集进行扩充增强，采用聚类算法自适应确定锚框尺寸；首先将钢筋图片作为输入，通过深度神经网络提取图像特征，经过检测头输出预测框，根据预测框和真实框计算得到损失函数，通过反向传播算法对模型参数进行优化，所使用的模型训练算法为基于动量的随机梯度下降法，最后对预测框进行软性非极大值抑制处理，得到最终的钢筋数量。

Description

一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法
技术领域
本发明涉及计算机视觉目标检测领域，更具体的是涉及一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法。
背景技术
在建筑行业中，钢筋是不可缺少的建筑材料之一。在钢筋的生产、运输、销售等每个环节都必须精确计算钢筋根数施工现场的工作人员需要对采购的钢筋进行清点确认数量。
传统的钢筋清点方式采用人工清点，该方式过程繁琐、耗时耗力且人力成本较高。基于传统数字图像处理的清点方式在复杂环境中易受拍摄背景、拍摄角度、光照强度等多方面因素的干扰，易出现重检、漏检等情况。
随着人工智能的发展，深度学习技术在目标检测等众多领域中取得了重大突破，发明一种准确、快速、轻量的钢筋清点方法可以解决传统方法的局限性，提高检测效率、降低检测成本。
发明内容
本发明的目的在于：为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法。
本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：
一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法，包括原始图片数据集，数据集中的原始图片数量大于100，所述原始图片为钢筋整齐叠放状态下对钢筋端面拍摄的图像；具体计数方法为以下步骤：
步骤1：使用滑动窗口法和马赛克增强法分别对原始图片进行数据增强，得到钢筋图片；
步骤2：将钢筋图片作为输入，构建目标检测网络模型输出预测目标框；
步骤3：对预测目标框，进行损失计算；
步骤4：根据步骤3中损失计算使用的损失函数，反向传播计算模型参数梯度根据基于动量的随机梯度下降法更新模型参数；
步骤5：对步骤4中更新后的模型，计算平均精度，衡量模型的检测性能；
步骤6：对模型输出的所有预测框进行软性非极大值抑制处理，过滤掉重复目标框，计算得到钢筋的数量。
优选地，所述步骤1具体为：
步骤11：通过滑动窗口法滑动裁剪图片，对数据集进行离线增强；
步骤12：使用马赛克增强法对多个训练样本进行混合排布，进行线上数据增强。
优选地，所述步骤2具体为：目标检测网络模型结构由卷积层、池化层、空间金字塔层、残差连接层、批归一化层和检测头组成；
将钢筋图片作为输入依次进入卷积层、池化层、空间金字塔层、残差连接层、批归一化层处理；再通过检测头输出N个不同尺度的特征图，每张特征图产生C种不同形状大小的锚框，N、C均为正整数，根据检测头的输出作相应的变换得到预测框最终的位置和形状信息，采用的计算公式如下：
bx＝σ(tx)*2-0.5+cx，
by＝σ(ty)*2-0.5+cy，
bw＝(σ(tw)*2)2*pw，
bh＝(σ(th)*2)2*ph，
其中，tx、ty、tw、th分别是模型对横坐标、纵坐标、宽、高的预测值，cx、cy分别是栅格左上角相对特征图原点的偏移值，pw、ph分别是锚框的宽高，bx、by、bw、bh分别是预测框最终的横坐标、纵坐标、宽、高，σ是sigmoid激活函数，其采用的计算公式如下：
Figure BDA0003289079040000021
其中，x是激活函数的输入值，e是自然对数的底数。
优选地，所述步骤3中损失计算包括两部分：预测框置信度的损失和预测框相对真实框的位置偏移损失。
优选地，所述步骤3中置信度的损失函数L(pt)采用的计算公式如下：
Figure BDA0003289079040000031
其中，p是该预测框的置信度，y为1表示该预测框为前景类，y不为1表示该预测框为背景类，a为第一权重系数；
进一步，根据交并比预测框相对真实框的位置偏移计算损失LCLOU，公式如下：
Figure BDA0003289079040000032
Figure BDA0003289079040000033
其中，IoU表示预测框和真实框相交区域面积和相并区域的面积比，ρ表示预测框中心点和真实框中心点的欧氏距离，c是同时包含预测框和真实框的最小闭包区域的对角线距离，wgt表示真实框的宽，hgt表示真实框的高，w表示预测框的宽，h表示预测框的高，β表示第二权重系数，m是对真实框和预测框宽高比例相似程度的度量。
优选地，所述步骤4具体为：
根据损失函数，反向传播计算模型参数梯度，基于带动量的随机梯度下降算法更新模型参数，采用的计算公式如下：
vt+1＝μ*vt+gt+1，
paramt+1＝paramt-lr*vt+1，
其中，g表示损失函数对模型参数的梯度，μ表示模型参数梯度的动量，v表示模型参数梯度速率，param表示模型参数，lr表示学习率，下标t表示当前训练的轮次。
优选地，所述步骤5中对每个预测框进行真正例和假正例分类，按照置信度降序顺序依次统计真正例和假正例的数量，并计算准确率Precision和召回率Recall，采用的计算公式如下：
Figure BDA0003289079040000041
Figure BDA0003289079040000042
其中，TP表示预测结果中真正例的数量，FP表示预测结果中假正例的数量，FN表示预测结果中假反例的数量；
根据准确率和召回率的对应关系，计算得到平均精度值，采用的计算公式如下：
Figure BDA0003289079040000043
Figure BDA0003289079040000044
其中，AP表示平均精度，召回率被等分为[0,1]内的10个区间，rn表示第n个召回率的值,
Figure BDA0003289079040000045
表示召回率为
Figure BDA0003289079040000046
时的准确率，ρinterp(rn+1)表示召回率大于rn+1时的准确率最大值。
优选地，所述步骤6采用软性非极大值抑制算法对新样本进行过滤预测框，得到最终预测框的数量为最终钢筋计数结果。
优选地，所述步骤6中软性非极大值抑制流程具体为：
步骤61：对所有预测框按照置信度得分降序排序，设包含所有预测框的集合为S，B初始为空集合，按照置信度降序排序，
步骤62：取S中置信度最高的预测框M，将S集合中的M删除，将M加入到集合B中；
步骤63：计算S中剩余预测框与M的交并比，并采用如下计算公式更新S中剩余预测框的置信度，
Figure BDA0003289079040000051
其中，si表示S中的第i个预测框的置信度，bi表示集合S中的第i个预测框，Nt是交并比阈值，当S中剩余预测框和置信度最高的预测框交并比超过阈值时，则降低这些预测框的置信度；
步骤64：重复步骤62，直至S为空集合，得到B集合中的所有预测框的数量为最终钢筋计数结果
本发明的有益效果如下：
1.相比于人工清点钢筋数量的方式，模型识别提高了计数速度；
2.模型识别准确度相比于人工方式更高；
3.模型轻量，适合部署在移动端使用。
附图说明
图1为实施例一的方法流程图；
图2为马赛克增强法效果图；
图3为钢筋检测实际效果图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1到3所示，本实施例提供一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法，其特征在于：包括以下步骤:
步骤1：使用滑动窗口法和马赛克增强法进行数据增强；
所述步骤1具体为：
步骤11：使用滑动窗口法和马赛克增强法进行数据增强，滑动窗口法的滑动规则为：从原始图片左上角开始，逐行向右滑动，到达右边界时，从下一行开始滑动，滑动窗口的横向滑动步长和纵向滑动步长设置为32像素，使用滑动窗口对图片进行裁剪时，超出滑动窗口边界的钢筋目标框所对应的标签要进行边界处理，具体处理规则是将超出边界的标签框截断，保留在滑动窗口内部的部分；
步骤12：马赛克增强法具体方法为：预定义一个原图像2倍长宽的空白图像I，在I内随机选取一点(x，y)作为4张图像的分界点，以(x，y)作为原点，分别建立和水平边界、垂直边界平行的x轴、y轴，坐标系将新的图像分为四个象限，第一、二、三、四张图片分别放置于第一、二、三、四象限，图像的边角和中心点(x，y)对齐，将超出边界部分的图像裁掉；
所述步骤2中的目标检测网络模型结构具体为：由卷积层、池化层、空间金字塔层、残差连接层、批归一化层和检测头组成。其中，Conv组件由卷积层、批归一化处理层、ReLU激活层组成；Bottleneck组件由两个Conv组件和残差连接结构组成；BottleneckCSP组件由Conv组件和串联的Bottleneck组件构成，并由残差结构将输入和中间层输出结果进行连接；Focus组件在保证输入信息不丢失的情况下，对输入进行切片操作，并扩充通道维度为输入的4倍；空间金字塔组件由3个不同感受野大小的池化层并联构成；检测头在图像特征图上进行卷积操作输出3个不同尺度的特征图，每张特征图产生3种不同形状大小的锚框；
所述步骤3中总体损失函数的计算具体为：
总体损失函数包括两部分：预测框置信度的损失和预测框相对真实框的位置偏移损失；
置信度的损失函数采用的计算公式如下：
Figure BDA0003289079040000071
其中，p是该预测框的置信度，y为1表示该预测框为前景类，y不为1表示该预测框为背景类，α为第一权重系数。
进一步，根据交并比预测框相对真实框的位置偏移计算损失LCLOU，公式如下：
Figure BDA0003289079040000072
Figure BDA0003289079040000073
其中，IoU表示预测框和真实框相交区域面积和相并区域的面积比，ρ表示预测框中心点和真实框中心点的欧氏距离，c是同时包含预测框和真实框的最小闭包区域的对角线距离，wgt表示真实框的宽，hgt表示真实框的高，w表示预测框的宽，h表示预测框的高，β表示第二权重系数，m是对真实框和预测框宽高比例相似程度的度量；
所述步骤4中基于动量的随机梯度下降法具体为：根据损失函数，反向传播计算模型参数梯度，基于带动量的随机梯度下降算法更新模型参数，采用的计算公式如下：
vt+1＝μ*vt+gt+1，
paramt+1＝paramt-lr*vt+1，
其中，g表示损失函数对模型参数的梯度，μ表示模型参数梯度的动量，v表示模型参数梯度速率，param表示模型参数，lr表示学习率，下标t表示当前训练的轮次；
所述步骤5中计算模型平均精度具体为按照置信度降序顺序依次统计真正例和假正例的数量，并计算准确率Precision和召回率Recall，采用的计算公式如下：
Figure BDA0003289079040000081
Figure BDA0003289079040000082
其中，TP表示预测结果中真正例的数量，FP表示预测结果中假正例的数量，FN表示预测结果中假反例的数量；
根据准确率和召回率的对应关系，计算得到平均精度值，采用的计算公式如下：
Figure BDA0003289079040000083
Figure BDA0003289079040000084
其中，AP表示平均精度，召回率被等分为[0,1]内的10个区间，rn表示第n个召回率的值,
Figure BDA0003289079040000085
表示召回率为
Figure BDA0003289079040000086
时的准确率，ρinterp(rn+1)表示召回率大于rn+1时的准确率最大值；
所述步骤6中对模型输出的所有预测框进行软性非极大值抑制处理具体为：
步骤61：对所有预测框按照置信度得分降序排序，设包含所有预测框的集合为S，B为空集合，按照置信度降序排序，
步骤62：取S中置信度最高的预测框M，将S集合中的M删除，将M加入到集合B中；
步骤63：计算S中剩余预测框与M的交并比，并采用如下计算公式更新S中剩余预测框的置信度，
Figure BDA0003289079040000087
其中，si表示S中的第i个预测框的置信度，Nt是交并比阈值。当S中剩余预测框和置信度最高的预测框交并比超过阈值时，则降低这些预测框的置信度。
步骤64：重复步骤62，直至S为空集合，得到B集合中的所有预测框的数量为最终钢筋计数结果。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明的保护范围，任何熟悉本领域的技术人员在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法，其特征在于，包括原始图片数据集，数据集中的原始图片数量大于100，所述原始图片为钢筋整齐叠放状态下对钢筋端面拍摄的图像；具体计数方法为以下步骤：
步骤1：使用滑动窗口法和马赛克增强法分别对原始图片进行数据增强，得到钢筋图片；
步骤2：将钢筋图片作为输入，构建目标检测网络模型输出预测目标框；
步骤3：对预测目标框，进行损失计算；
步骤4：根据步骤3中损失计算使用的损失函数，反向传播计算模型参数梯度根据基于动量的随机梯度下降法更新模型参数；
步骤5：对步骤4中更新后的模型，计算平均精度，衡量模型的检测性能；
步骤6：对模型输出的所有预测框进行软性非极大值抑制处理，过滤掉重复目标框，计算得到钢筋的数量。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法，其特征在于，所述步骤1具体为：
步骤11：通过滑动窗口法滑动裁剪图片，对数据集进行离线增强；
步骤12：使用马赛克增强法对多个训练样本进行混合排布，进行线上数据增强。
3.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法，其特征在于，所述步骤2具体为：目标检测网络模型结构由卷积层、池化层、空间金字塔层、残差连接层、批归一化层和检测头组成；
将钢筋图片作为输入依次进入卷积层、池化层、空间金字塔层、残差连接层、批归一化层处理；再通过检测头输出N个不同尺度的特征图，每张特征图产生C种不同形状大小的锚框，N、C均为正整数，根据检测头的输出作相应的变换得到预测框最终的位置和形状信息，采用的计算公式如下：
bx＝σ(tx)*2-0.5+cx，
by＝σ(ty)*2-0.5+cy，
bw＝(σ(tw)*2)2*pw，
bh＝(σ(th)*2)2*ph，
其中，tx、ty、tw、th分别是模型对横坐标、纵坐标、宽、高的预测值，cx、cy分别是栅格左上角相对特征图原点的偏移值，pw、ph分别是锚框的宽高，bx、by、bw、bh分别是预测框最终的横坐标、纵坐标、宽、高，σ是sigmoid激活函数，其采用的计算公式如下：
Figure FDA0003289079030000021
其中，x是激活函数的输入值，e是自然对数的底数。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法，其特征在于，所述步骤3中损失计算包括两部分：预测框置信度的损失和预测框相对真实框的位置偏移损失。
5.根据权利要求4所述的一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法，其特征在于，所述步骤3中置信度的损失函数L(pt)采用的计算公式如下：
Figure FDA0003289079030000022
其中，p是该预测框的置信度，y为1表示该预测框为前景类，y不为1表示该预测框为背景类，a为第一权重系数；
进一步，根据交并比预测框相对真实框的位置偏移计算损失LCLOU，公式如下：
Figure FDA0003289079030000023
Figure FDA0003289079030000024
其中，IoU表示预测框和真实框相交区域面积和相并区域的面积比，ρ表示预测框中心点和真实框中心点的欧氏距离，c是同时包含预测框和真实框的最小闭包区域的对角线距离，wgt表示真实框的宽，hgt表示真实框的高，w表示预测框的宽，h表示预测框的高，β表示第二权重系数，m是对真实框和预测框宽高比例相似程度的度量。
6.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法，其特征在于，所述步骤4具体为：
根据损失函数，反向传播计算模型参数梯度，基于带动量的随机梯度下降算法更新模型参数，采用的计算公式如下：
vt+1＝μ*vt+gt+1，
paramt+1＝paramt-lr*vt+1，
其中，g表示损失函数对模型参数的梯度，μ表示模型参数梯度的动量，v表示模型参数梯度速率，param表示模型参数，lr表示学习率，下标t表示当前训练的轮次。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法，其特征在于，所述步骤5中对每个预测框进行真正例和假正例分类，按照置信度降序顺序依次统计真正例和假正例的数量，并计算准确率Precision和召回率Recall，采用的计算公式如下：
Figure FDA0003289079030000031
Figure FDA0003289079030000032
其中，TP表示预测结果中真正例的数量，FP表示预测结果中假正例的数量，FN表示预测结果中假反例的数量；
根据准确率和召回率的对应关系，计算得到平均精度值，采用的计算公式如下：
Figure FDA0003289079030000033
Figure FDA0003289079030000041
其中，AP表示平均精度，召回率被等分为[0，1]内的10个区间，rn表示第n个召回率的值，
Figure FDA0003289079030000042
表示召回率为
Figure FDA0003289079030000043
时的准确率，ρinterp(rn+1)表示召回率大于rn+1时的准确率最大值。
8.根据权利要求1所述的一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法，其特征在于，所述步骤6采用软性非极大值抑制算法对新样本进行过滤预测框，得到最终预测框的数量为最终钢筋计数结果。
9.根据权利要求8所述的一种基于深度神经网络模型的钢筋检测计数方法，其特征在于，所述步骤6中软性非极大值抑制流程具体为：
步骤61：对所有预测框按照置信度得分降序排序，设包含所有预测框的集合为S，B初始为空集合，按照置信度降序排序，
步骤62：取S中置信度最高的预测框M，将S集合中的M删除，将M加入到集合B中；
步骤63：计算S中剩余预测框与M的交并比，并采用如下计算公式更新S中剩余预测框的置信度，
Figure FDA0003289079030000044
其中，si表示S中的第i个预测框的置信度，bi表示集合S中的第i个预测框，Nt是交并比阈值，当S中剩余预测框和置信度最高的预测框交并比超过阈值时，则降低这些预测框的置信度；
步骤64：重复步骤62，直至S为空集合，得到B集合中的所有预测框的数量为最终钢筋计数结果。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114638830A (zh) * 2022-05-18 2022-06-17 安徽数智建造研究院有限公司 隧道钢筋识别模型的训练方法及隧道钢筋识别方法
CN114694032A (zh) * 2022-06-02 2022-07-01 中建电子商务有限责任公司 一种基于密集目标检测的钢筋计数处理方法
CN115035372A (zh) * 2022-05-18 2022-09-09 杭州电子科技大学 一种基于目标检测的钢筋检测方法

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018173676A (ja) * 2017-03-31 2018-11-08 オリンパス株式会社 鉄筋計数装置、計数方法、プログラム
CN109145854A (zh) * 2018-08-31 2019-01-04 东南大学 一种基于级联卷积神经网络结构的人脸检测方法
CN109934121A (zh) * 2019-02-21 2019-06-25 江苏大学 一种基于YOLOv3算法的果园行人检测方法
CN110032954A (zh) * 2019-03-27 2019-07-19 成都数之联科技有限公司 一种钢筋智能识别与计数方法及系统
CN110264466A (zh) * 2019-06-28 2019-09-20 广州市颐创信息科技有限公司 一种基于深度卷积神经网络的钢筋检测方法
CN111639740A (zh) * 2020-05-09 2020-09-08 武汉工程大学 一种基于多尺度卷积神经网络的钢筋计数方法
CN112287788A (zh) * 2020-10-20 2021-01-29 杭州电子科技大学 基于改进YOLOv3和改进NMS的行人检测方法
CN112580542A (zh) * 2020-12-24 2021-03-30 杭州电子科技大学 一种基于目标检测的钢筋计数方法
CN112766188A (zh) * 2021-01-25 2021-05-07 浙江科技学院 一种基于改进yolo算法的小目标行人检测方法
CN112819804A (zh) * 2021-02-23 2021-05-18 西北工业大学 一种基于改进YOLOv5卷积神经网络的绝缘子缺陷检测方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018173676A (ja) * 2017-03-31 2018-11-08 オリンパス株式会社 鉄筋計数装置、計数方法、プログラム
CN109145854A (zh) * 2018-08-31 2019-01-04 东南大学 一种基于级联卷积神经网络结构的人脸检测方法
CN109934121A (zh) * 2019-02-21 2019-06-25 江苏大学 一种基于YOLOv3算法的果园行人检测方法
CN110032954A (zh) * 2019-03-27 2019-07-19 成都数之联科技有限公司 一种钢筋智能识别与计数方法及系统
CN110264466A (zh) * 2019-06-28 2019-09-20 广州市颐创信息科技有限公司 一种基于深度卷积神经网络的钢筋检测方法
CN111639740A (zh) * 2020-05-09 2020-09-08 武汉工程大学 一种基于多尺度卷积神经网络的钢筋计数方法
CN112287788A (zh) * 2020-10-20 2021-01-29 杭州电子科技大学 基于改进YOLOv3和改进NMS的行人检测方法
CN112580542A (zh) * 2020-12-24 2021-03-30 杭州电子科技大学 一种基于目标检测的钢筋计数方法
CN112766188A (zh) * 2021-01-25 2021-05-07 浙江科技学院 一种基于改进yolo算法的小目标行人检测方法
CN112819804A (zh) * 2021-02-23 2021-05-18 西北工业大学 一种基于改进YOLOv5卷积神经网络的绝缘子缺陷检测方法

Non-Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
BODLA NAVANEETH 等: "Soft-NMS--improving object detection with one line of code" *
KWANG-JU KIM 等: "Performance Enhancement of YOLOv3 by Adding Prediction Layers with Spatial Pyramid Pooling for Vehicle Detection" *
ZHAOHUI ZHENG 等: "Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression" *
王嘉琳: "基于YOLOv5和DeepSORT的多目标跟踪算法研究与应用" *
石京磊: "基于卷积神经网络的钢筋计数算法研究" *
蔡舒平 等: "基于改进型YOLOv4的果园障碍物实时检测方法" *
赵辉 等: "基于改进YOLOv3的果园复杂环境下苹果果实识别" *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114638830A (zh) * 2022-05-18 2022-06-17 安徽数智建造研究院有限公司 隧道钢筋识别模型的训练方法及隧道钢筋识别方法
CN115035372A (zh) * 2022-05-18 2022-09-09 杭州电子科技大学 一种基于目标检测的钢筋检测方法
CN114694032A (zh) * 2022-06-02 2022-07-01 中建电子商务有限责任公司 一种基于密集目标检测的钢筋计数处理方法

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