计算机工程

作者：冯晓飞, 谢诚, 张秀振, 董仕奎, 陈军胜, 叶舒, 钟忺

单位：1. 山东东方路桥建设有限公司技术创新中心, 山东 济南 2501012. 山东省交通规划设计院集团有限公司科技研发中心, 山东 济南 2501013. 武汉理工大学计算机与人工智能学院, 湖北 武汉 430070

关键词：动静结合,候选框互学习,正样本对齐,工序检测识别,目标检测

基金：国家自然科学基金(62271361); 山东省交通运输科技计划项目(2022B45)

针对预制梁场位置偏远、场景复杂、光线不足, 导致数据采集困难、背景干扰、画质受损等问题, 提出一种基于动静结合互学习的预制梁工序检测方法。在单阶段目标检测模型上建立互学习框架, 分别使用数据扩增技术在空间和时间上对样本干扰的能力, 构造动静结合的双分支子网络, 在网络中引入基于归一化的注意力通道子模块动态地调整通道权重, 以适应真实场景下的环境光照复杂性和噪声干扰随机性。为充分发挥两支子网络各自的优势, 利用目标检测模型真实值的预测边界框不唯一的特性, 提出正样本对齐策略, 实现边界框数量及表征分布的双重对齐。构建一个基于真实场景的预制梁工序数据集, 在自制数据集上的实验结果表明, 该方法的精确率和均值平均精度分别达到了97.2%和97.7%, 推理速度达到了78帧/s, 在满足工业落地应用需求的同时, 为预制梁工序检测识别问题提供了一种有效且可靠的解决方案。

来源：2025年第6期

《计算机工程》期刊编辑部

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