• ISSN: 1674-7461
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2022, 14(1): 126-131. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2022.01.16

基于YOLOv3的无人机建筑物空间特征提取方法研究

东南大学土木工程学院,南京 211189

通讯作者: 徐照,

网络出版日期: 2022-02-01

作者简介: 孙奥(2001-),男,在读本科生,主要研究方向:工程管理

基金项目: 教育部人文社科基金 20YJAZH114江苏省自然科学基金 BK20201280国家自然科学基金 72071043

Research on Extraction Method of UAV Building Spatial Features Based on YOLOv3

School of Civil Engineering of Southeastern University, Nanjing 211189, China

Corresponding author: Zhao Xu,

Available Online: 2022-02-01

引用本文: 孙奥, 金鑫, 管相源, 史平凡, 康蕊, 徐照. 基于YOLOv3的无人机建筑物空间特征提取方法研究[J]. 土木建筑工程信息技术, 2022, 14(1): 126-131. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2022.01.16

Citation: Ao Sun, Xin Jin, Xiangyuan Guan, Pingfan Shi, Rui Kang, Zhao Xu. Research on Extraction Method of UAV Building Spatial Features Based on YOLOv3[J]. Journal of Information Technologyin Civil Engineering and Architecture, 2022, 14(1): 126-131. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2022.01.16

摘要:随着智慧城市的发展,对建筑空间特征的采集速度和精度要求越来越高,针对市面上常见的空间特征提取方法灵活性差、智能化程度低、人力成本高等问题,本文提出了一种基于无人机扫描与YOLO识别的检测方法,完成了建筑物窗户构件的实时识别与提取。本文对YOLOv3算法进行了优化调整并运用自制的数据集对算法模型进行训练,使用Nginx搭建RTMP(Real Time Messaging Protocol)推流服务器接收无人机扫描信息,在地面平台显示实时识别结果,该方法大大提高了识别效率,降低了推流传输延迟,在无人机检测实验中体现出了实时、高效、智能的特点,借助无人机的灵活性,能够高效地满足建筑构件实时检测的需要。

关键词: 无人机, 目标检测, YOLOv3算法, 空间特征提取, 建筑物
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