自动石膏板分析用于施工进度跟踪与质量控制
计算机视觉与模式识别
2025-03-18 v1
摘要
建筑行业的数字化已成为必需，使建筑所有相关信息能够集中存储和便捷访问。自动化系统可促进变更的及时和资源高效记录，这对进度跟踪和质量控制等关键流程至关重要。本文提出了一种基于图像的自动石膏板分析方法，通过现场摄像系统实现施工进度和质量评估。所提出的解决方案集成了基于深度学习的实例分割模型，用于检测和分类各种石膏板元素，并结合分析模块对单个墙面段进行聚类、估计相机透视畸变并施加相应校正。该系统从图像中提取有价值的信息，使施工现场能够实现更准确的进度跟踪和质量评估。主要贡献包括：一个完整的石膏板分析自动化流水线，通过架构改进和针对性数据增强提升实例分割精度，以及一种从分割结果中提取重要信息的新算法。改进后的模型结合数据增强后，相较于其他架构实现了显著更高的精度，提供了比现有方法更详细、更精确的信息。结合所提出的石膏板分析步骤，该系统可实现施工进度和质量评估的可靠自动化。
引用
@article{arxiv.2503.03422,
title = {Automatic Drywall Analysis for Progress Tracking and Quality Control in Construction},
author = {Mariusz Trzeciakiewicz and Aleixo Cambeiro Barreiro and Niklas Gard and Anna Hilsmann and Peter Eisert},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.03422},
year = {2025}
}