用于自动化混凝土和易性估计的时空分析
计算机视觉与模式识别
2022-09-27 v3
摘要
混凝土和易性度量主要基于持证评估员通过视觉检查的主管判断。测量和易性时潜在的人为误差以及由此产生的对和易性的不必要调整是建筑业面临的一大挑战，导致显著成本、材料浪费与延误。本文尝试应用计算机视觉技术观察混凝土搅拌过程并估计和易性。具体而言，我们收集了视频数据，并构建了三种不同的深度神经网络用于时空回归。该试点研究展示了计算机视觉技术在搅拌过程中估计混凝土和易性的实际应用。
引用
@article{arxiv.2207.11635,
title = {Spatial-temporal Analysis for Automated Concrete Workability Estimation},
author = {Litao Yu and Jian Zhang and Mohammed Bennamoun and Xiaojun Chang and Vute Sirivivatnanon and Ali Nezhad},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.11635},
year = {2022}
}
备注
We have some significant changes in the experiment