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申请/专利权人：湖南大学

摘要：本申请公开了预制混凝土构件位姿智能监测方法与系统，涉及目标检测领域，包括：在当前的吊装桥梁构件装配场景中，通过双目视觉系统，实时监测已在预制吊装构件及目标监测位置预装好圆形靶标的吊装现场，并进行靶标识别，以得到监测结果；当监测结果表明当前识别到预制吊装构件上的圆形靶标时，提取识别到的圆形靶标的中心像素坐标目标中心像素坐标；基于目标中心像素坐标进行靶标中心点的三维世界坐标重建，以得到目标三维世界坐标；通过利用目标三维世界坐标构建分别表示当前状态和设计状态的构件坐标系和参考坐标系，得到预制吊装构件当前相对于设计状态的位姿信息，以便基于位姿信息指导安装构件。能够有效提高效率。

主权项：1.一种预制混凝土构件位姿智能监测方法，其特征在于，包括：在当前的吊装桥梁构件装配场景中，通过与预制吊装构件相距预设距离的三脚架中的双目视觉系统，对当前已在所述预制吊装构件以及目标监测位置预装好圆形靶标的吊装现场进行实时监测，并对监测图像进行靶标识别，以得到相应的监测结果；其中，所述双目视觉系统为搭载双目相机以及已预先训练好的目标检测模型的系统；当所述监测结果表明当前识别到所述预制吊装构件上的所述圆形靶标时，基于预设椭圆中心检测方法提取识别到的所述圆形靶标的中心像素坐标，以得到相应的目标中心像素坐标；基于双目视觉的三维测量原理以及所述目标中心像素坐标进行靶标中心点的三维世界坐标重建，以得到相应的目标三维世界坐标；通过利用所述目标三维世界坐标构建分别表示当前状态和设计状态的构件坐标系和参考坐标系，得到所述预制吊装构件当前相对于设计状态的位姿信息，以便基于所述位姿信息指导安装构件；其中，所述通过与预制吊装构件相距预设距离的三脚架中的双目视觉系统，对当前已在所述预制吊装构件以及目标监测位置预装好圆形靶标的吊装现场进行实时监测之前，还包括：构建包含多张图像的数据集；在对所述数据集中的各张所述图像进行统一尺寸裁剪之后，划分所述数据集，以得到相应的训练数据集以及验证数据集；基于所述训练数据集以及所述验证数据集分别对构建的原始YOLO-ODCA网络进行训练、验证，以得到训练完成的目标检测模型；其中，所述目标检测模型包括YOLOv7网络、全维动态卷积模块、坐标注意力模块、归一化距离模块；所述基于所述训练数据集以及所述验证数据集分别对构建的原始YOLO-ODCA网络进行训练、验证之前，还包括：在构建所述原始YOLO-ODCA网络的过程中，通过在YOLOv7中的高效层聚合网络引入了全维动态卷积、颈部网络上采样结构的最后一个concat结构引入了坐标注意力机制、采用归一化高斯Wasserstein距离代替原有的IoU作为度量标准，并在CIoU-Loss的基础上引入NWD-Loss，得到所述原始YOLO-ODCA网络。

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