基于深度学习的建筑
固废组分快速识别与比例估算方法,属于建筑固体废弃物再生应用技术领域。本发明解决了现场堆积多源建筑固废组分识别及估算的难题,具体步骤为:构造零散工况和密集工况下的室内立体固废场;随机调整室内固废的位置及姿势,并拍摄照片;拍摄拆迁现场堆积的建筑固废照片;对采集到三种工况下的图像做物体标注并做训练集预处理;利用YOLOv5训练得到识别模型,基于此识别模块识别建筑固废组分,编写比例估算模块,利用程序统计图像中各类建筑固废数量,得到各组分比例。本发明的识别方法能够识别现场堆积的多源建筑固废,识别精度和速度较好,并且能够估算拆迁现场建筑固废各组分比例,为后续建筑固废处理提供决策依据。
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