基于改进Mask R-CNN与双目视觉的智能配筋检测

为了提高配筋检测的智能化水平,提出基于改进掩膜区域卷积神经网络（Mask R-CNN）模型与双目视觉技术的配筋检测方法.通过在Mask R-CNN中加入自下而上的注意力机制路径,形成了带通道注意力和空间注意力的掩膜区域卷积神经网络（Mask R-CNN+CA-SA）改进模型.结合双目视觉技术进行坐标转换,获取钢筋直径与间距,实现智能配筋检测.在自建的包含3 450张钢筋图片的数据集上进行训练,结果表明,改进模型的F1分数和全类平均精确率（mAP）相较于Mask R-CNN基础网络分别提高了2.54%和2.47%.通过钢筋网验证试验和复杂背景测试,钢筋直径的绝对误差和相对误差基本小于1.7 mm和10%,钢筋间距的绝对误差和相对误差分别小于4mm和3.2%,所提方法在实际应用中具有较强的可操作性.智能配筋检测技术在保证足够的检测精度的同时,能够大大提升工效,降低人工成本.