在工地现场,对于进场的钢筋车,验收人员需要对车上的钢筋进行现场人工点根,确认数量后钢筋车才能完成进场卸货。目前现场采用人工计数的方式,如图中所示:
上述过程繁琐、消耗人力且速度很慢(一般一车钢筋需要半小时,一次进场盘点需数个小时)。针对上述问题,本算法通过与摄像头结合,可以实现自动钢筋计数,,再结合人工修改少量误检的方式,可以智能、高效地完成此任务。
主要难点:
(1)精度要求高
钢筋本身价格较昂贵,且在实际使用中数量很大,误检和漏检都需要人工在大量的标记点中找出,所以需要精度非常高才能保证验收人员的使用体验。需要专门针对此密集目标的检测算法进行优化,另外,还需要处理拍摄角度、光线不完全受控,钢筋存在长短不齐、可能存在遮挡等情况。
(2)钢筋尺寸不一
钢筋的直径变化范围较大且截面形状不规则、颜色不一,拍摄的角度、距离也不完全受控,这也导致传统算法在实际使用的过程中效果很难稳定。
(3)边界难以区分
一辆钢筋车一次会运输很多捆钢筋,如果直接全部处理会存在边缘角度差、遮挡等问题效果不好,目前在用单捆处理+最后合计的流程,这样的处理过程就会需要对捆间进行分割或者对最终结果进行去重,难度较大。