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建筑材料的现场验收是施工现场的重要组成部分。钢筋作为建筑工程中最常用的建筑材料之一，其种类、尺寸、规格较多，使用规模较大。目前，进场钢筋数量验收均通过人工分批盘点完成。进入现场的钢筋盘点往往需要多名材料工花费数小时，费时、费力、效率低下。同时，计数结果受人为因素影响较大。大的。

针对上述问题，上海建工四局自主开发了基于计算机视觉、深度学习和5G技术的微信小程序“钢筋云盘点——钢筋数量智能验收”，可自动完成钢筋数量统计。通过手机拍照来计数钢筋。其中，钢筋识别、钢筋计点等核心算法均由上海建工四局自主编写。

小程序系统架构及运行流程示意图

“钢筋云积分”微信小程序由小程序前端和后台记录管理平台两部分组成。小程序前端主要用于输入待统计钢筋图像，在线编辑图像，智能点钢筋，查看钢筋数量，生成钢筋点位报告；后端记录管理平台主要用于实时记录小程序前端的操作情况，包括记录用户名、项目、单位等用户信息，以及使用时间等小程序使用信息，钢筋浊点数量，以及验证后的钢筋数量。

小程序的系统架构基于卷积神经网络深度学习模型，融合多尺度特征、动态学习率自动校正策略、模型裁剪等优化方法，修改了传统基于计算机的锚框显示方法视觉库，通过5G极快的网络传输和高算力的GPU云服务器处理实现快速、准确、高效的智能点处理。

小程序使用界面展示

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四大技术特点

1 基于FPN的多尺度特征融合卷积神经网络模型

利用计算机视觉和深度学习完成钢筋的自动计数，如何准确识别钢筋是关键问题之一。图像中的钢筋具有复杂的视觉特征，如小物体、重叠物体、不同物体大小以及多样化的照片背景。为了提高卷积神经网络模型提取钢筋特征的效果，程序开发人员建立了基于FPN的多尺度特征融合。卷积神经网络模型通过融合检测目标的多尺度特征图，提高了模型检测重叠小物体的准确性。在最新版本的V2.0小程序中，浊点测试准确度高达98%。

FPN特征金字塔网络结构

2 基于Adam方法的动态学习率修正策略

在深度学习模型中，学习率是一个极其重要的模型超参数。学习率设置是否合理是影响深度学习模型应用效果的关键因素之一。传统的学习率修正方法采用基于经验的手动调整方法。通过观察训练模型损失值随迭代次数的变化曲线，找到特定区间内梯度下降速度最快的学习率设定值。该方法需要进行大量的模型试验，效率较低。降低。鉴于此，程序开发人员采用基于Adam方法的动态学习率校正策略，通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来实现学习率的自适应调整。

基于Adam方法的梯度优化器结构

3. 基于层权重的模型裁​​剪技术

除了云点的准确性外，小程序的运行速度也是影响用户体验的关键指标。为了保证模型的准确率、精确度和召回率，深度学习模型往往需要过多的计算量，这会影响模型的部署、发布和在线运行，尤其是模型的运行速度。

卷积神经网络模型剪裁的关键方面

为了解决这个问题，程序开发人员利用基于层权重的模型剪裁技术，对模型中对模型效应不太敏感的模型参数进行计算、评估和筛选，并将其剔除，以最大限度地减少神经网络的计算量。同时搭建了80算力、64G显存的GPU云服务器加速模型计算，并利用5G网络保证移动设备与服务器云之间的数据传输快速流畅。在最新版本的V2.0小程序中，最快的浊点测试速度可以达到每次2.8秒，平均浊点测试时间仅为5秒。

4 基于修改传统矩形识别锚框显示方法

虽然小程序云点测试准确率高达98%，但由于相机参数、拍摄角度、用户使用不当等因素，仍然可能会出现错误、漏点的情况，此时需要人工对点进行验证和修正需要结果。传统深度学习目标检测模型的显示方法大多采用矩形识别锚框，这给手动验证图像中分布密集、重叠的钢筋点结果带来很大不便。因此，程序开发人员基于计算机视觉库编写了独立的钢筋识别显示模块，并实现了“矩形透明蓝底加红点”的显示方式，方便用户查看钢筋浊点结果。

小程序钢筋识别显示方式优化效果

“螺纹钢云积分”微信小程序通过微信平台官方审核后，于今年10月26日正式上线。用户可以扫描小程序码使用。小程序首页附有详细说明供用户参考，并提供现场拍摄样张供用户下载到手机相册进行体验。

截至12月7日，“强化云积分”微信小程序已正式上线6周，已优化至V2.0版本。拥有注册用户203家，参与上海建工四建集团等实际工程项目共计52个。建成上海大歌剧院、上海图书馆东馆、中国银联业务运营中心等重点项目。

小程序代码

期间，小程序共被调用653次，钢棒云总次数完成。按人工计分，每根钢筋耗时2秒，相同数量钢筋的人工不间断点计共需40小时。使用小程序积分仅需50分钟。 ，点效率提升48倍，显着提高了施工现场这种重复性工作的效率。

近年来，上海建工积极探索人工智能在建筑工程领域的技术应用，持续探索贯穿建筑全生命周期的数字孪生平台、智能施工监控系统、智能施工机器人等研究方向。智能施工装备。 “强化云点”微信小程序是又一大胆的新尝试。未来，上海建工将继续致力于人工智能建筑工程应用技术的研发，助力集团智能建造能力不断提升。