基于計算機視覺的智能化建造技術(shù)研究與應(yīng)用

房霆宸楊佳林賀洪煜

1. 上海建工集團股份有限公司 上海 200080；2. 同濟大學(xué)土木工程學(xué)院 上海 200092；3. 上海超高層建筑智能建造工程技術(shù)研究中心 上海 200080

改革開放以來，隨著我國社會科技的快速發(fā)展與進步，人工智能、機器智能等智能化技術(shù)逐步進入人們的日常工作和生活，并在各行各業(yè)中逐步得到推廣應(yīng)用。作為人工智能、機器智能領(lǐng)域的重要內(nèi)容，計算機視覺技術(shù)也越來越引起大家的重視。

計算機視覺是指采用計算機或電子設(shè)備終端，通過數(shù)字化的方法取代人眼，對目標(biāo)對象進行識別、測量等，使之成為更適合人觀察和設(shè)備檢測的影像形式[1]。目前，計算機視覺是人工智能最重要與最活躍的研究領(lǐng)域，其核心內(nèi)容主要包含圖像識別、視頻識別兩大研究方向。機器視覺能力已經(jīng)在大量單項視覺任務(wù)中超過人類視覺精度水平[2-3]。

近年來，計算機視覺在我國社會發(fā)展的各個領(lǐng)域中都得到了廣泛的應(yīng)用，給相關(guān)行業(yè)的發(fā)展也帶來很多新的發(fā)展機遇和驚喜，如何在建筑工程領(lǐng)域中研究、應(yīng)用和發(fā)展計算機視覺技術(shù)已成為業(yè)內(nèi)研究和關(guān)注的熱點。

1 計算機視覺應(yīng)用進展

目前，在建筑工程領(lǐng)域中，計算機視覺技術(shù)的應(yīng)用主要集中在通過攝像頭或圖像采集的相關(guān)裝置，動態(tài)采集現(xiàn)狀人、機、物的影像，針對建筑本體以及建筑本體以外的人員、機械、物料、環(huán)境風(fēng)險要素進行監(jiān)控。計算機視覺的應(yīng)用對于提高建筑工程的項目管理和施工質(zhì)量具有很好的輔助作用。

如何通過借鑒計算機視覺在公共安全、智慧醫(yī)療、公共交通以及工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用，進一步深入推廣計算機視覺技術(shù)，已成為建筑領(lǐng)域從業(yè)人員亟待思考和解決的問題。

在公共安全領(lǐng)域中，計算機視覺主要應(yīng)用在動態(tài)人臉識別和圖像識別方面，服務(wù)于地鐵機場、行政部門、公安部門和公共管理部門[4-6]。在安防領(lǐng)域，計算機技術(shù)能夠自動識別出可疑人物和異常行為，并及時反饋給相關(guān)安全管理部門進行安全處置。通過借鑒計算機視覺在公共安全領(lǐng)域的應(yīng)用，通過對施工現(xiàn)場作業(yè)人員生理、心理狀態(tài)進行采集，有利于判斷施工人員的安全狀態(tài)，加強人員管理。

在公共交通領(lǐng)域中，計算機視覺主要應(yīng)用在車輛檢測與感知、公共交通路口感知、重要路段感知、停車場感知、車輛身份識別與對比、無人駕駛和汽車輔助駕駛6個方面。

計算機視覺在公共交通領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用大大提升智能交通系統(tǒng)的感知精度與維度，讓智能交通系統(tǒng)更加智慧。通過借鑒計算機視覺在公共交通領(lǐng)域的應(yīng)用，對施工現(xiàn)場作業(yè)機械、設(shè)備的狀態(tài)進行采集，有利于加強施工現(xiàn)場大型機械設(shè)備以及運輸交通工具的管理。

在醫(yī)療領(lǐng)域中，計算機視覺技術(shù)主要應(yīng)用在病變檢測、病理圖像分割、病理圖像配準、病理圖像建模與仿真等場景中，通過計算機視覺技術(shù)可實現(xiàn)多學(xué)科理論交叉融合，提升現(xiàn)代臨床醫(yī)療水平[7]。通過借鑒計算機視覺在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，可以對混凝土結(jié)構(gòu)裂縫、鋼結(jié)構(gòu)焊縫進行無損影像檢測，將大幅提高檢測效率。

在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、服務(wù)業(yè)等領(lǐng)域中，計算機視覺同樣有著廣泛的應(yīng)用：在工業(yè)領(lǐng)域中主要應(yīng)用于工業(yè)產(chǎn)品外觀、缺陷、質(zhì)量等要素的檢測，在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中主要應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測、作物識別與分級、病蟲害的探測與防治等方面，在服務(wù)業(yè)領(lǐng)域中主要應(yīng)用于智慧教育和智慧社區(qū)等方面。

通過借鑒計算機視覺在工業(yè)、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，對預(yù)制構(gòu)件的加工及檢測、木結(jié)構(gòu)的無損檢測等都具有很強的借鑒意義。計算機視覺在服務(wù)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用，對項目管理、現(xiàn)場物流管理等具有很好的指導(dǎo)作用，有利于加強對施工現(xiàn)場的項目管理。

2 計算機視覺研究與應(yīng)用存在的問題

目前，關(guān)于計算機視覺在建筑工程領(lǐng)域的研究與應(yīng)用，主要存在檢測結(jié)果受光照影響大、先驗知識難以演化算法、樣本數(shù)據(jù)難以深度學(xué)習(xí)等問題。關(guān)于檢測結(jié)果受光照影響大的問題，不同的工程對象需要在不同的施工環(huán)境中進行作業(yè)，在施工過程中的采光要求各異，而采用計算機視覺檢測時，對檢測產(chǎn)品的光源設(shè)備和產(chǎn)品識別率有嚴苛的要求，因此在施工現(xiàn)場環(huán)境中如何控制光照均勻性是目前一大關(guān)鍵問題。

關(guān)于先驗知識難以演化算法問題，基于數(shù)據(jù)的方法是計算機視覺在建筑工程領(lǐng)域應(yīng)用的關(guān)鍵，但由于建筑工程是一個多學(xué)科、多工種交叉的復(fù)雜領(lǐng)域，場景應(yīng)用也復(fù)雜，故在實際操作過程中要取得廣泛的樣本數(shù)據(jù)較為困難，需要通過采用先驗知識的方法并對樣本進行訓(xùn)練，以提高模型識別準確性，增大預(yù)測準確率。但現(xiàn)階段，基于先驗知識演化和具體施工場景應(yīng)用，融入機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等算法是目前需要解決的關(guān)鍵問題之一。關(guān)于樣本數(shù)據(jù)難以深度學(xué)習(xí)的問題，如施工工序作業(yè)時，在線采集和樣本擺拍的離線采集是常用的樣本圖像數(shù)據(jù)獲取方法，但該方法也存在兩點缺陷：樣本類別按合格率分布，缺陷品與合格品樣本分布均衡性差；施工現(xiàn)場光照環(huán)境導(dǎo)致樣本產(chǎn)品圖像質(zhì)量參差不齊，會干擾訓(xùn)練的效果。樣本數(shù)據(jù)量小、不平衡已成為目前難以支撐深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵問題。

3 結(jié)語

計算機視覺技術(shù)在建筑工程領(lǐng)域的應(yīng)用與發(fā)展趨勢主要體現(xiàn)在多元復(fù)合監(jiān)測數(shù)據(jù)融合、多場景時空效應(yīng)視覺感知、跨學(xué)科多專業(yè)融合、基于大數(shù)據(jù)和智能算法的自動識別處理4個方面。

1）多元復(fù)合監(jiān)測數(shù)據(jù)融合。目前，計算機視覺的輸入方式主要是在可見光波長范圍內(nèi)捕捉到圖像信息。在建筑工程領(lǐng)域應(yīng)用集成融合的多種類型傳感設(shè)備信息的計算機視覺算法，將是未來計算機視覺技術(shù)的主要研究方向。今后，以熱成像、結(jié)構(gòu)光成像等技術(shù)為代表的計算成像方法可有效提升建筑工程領(lǐng)域應(yīng)用計算機視覺輸入數(shù)據(jù)的維度和廣度，多元復(fù)合監(jiān)測數(shù)據(jù)融合將成為發(fā)展趨勢，數(shù)據(jù)的融合也將使得建筑工程應(yīng)用場景的感知更為精準。

2）多場景時空效應(yīng)視覺感知。在建筑工程領(lǐng)域中應(yīng)用計算機視覺技術(shù)時，往往會產(chǎn)生多種時間感知任務(wù)或場景應(yīng)用同時進行的現(xiàn)象。比如在基于計算機視覺的智能巡檢機器人應(yīng)用場景中，物體識別、路徑規(guī)劃以及行為預(yù)測等任務(wù)通常需要同時完成。在目標(biāo)任務(wù)中導(dǎo)入數(shù)據(jù)，基于多場景時空效應(yīng)視覺感知理念，如何高效、準確地完成多個視覺任務(wù)，是未來計算機視覺發(fā)展的重要趨勢之一。

3）跨學(xué)科多專業(yè)融合。建筑工程是一個涉及多種學(xué)科交叉融合的領(lǐng)域，故多學(xué)科交叉融合對于計算機視覺技術(shù)在建筑工程領(lǐng)域中的應(yīng)用和發(fā)展具有重要作用。比如進一步引入生物視覺、智能感知、聲控技術(shù)、注意力機制等新理念、新技術(shù)與計算機視覺進行融合，將極大地提升計算機視覺在建筑工程領(lǐng)域的研究和應(yīng)用水平，以及解決工程問題的能力。以多學(xué)科交叉融合為基礎(chǔ)的計算機視覺技術(shù)研究將成為必然趨勢。

4）基于大數(shù)據(jù)和智能算法的自動識別處理?；诮y(tǒng)計學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)和模式識別算法是當(dāng)今主要的計算機視覺研究手段，訓(xùn)練數(shù)據(jù)是其本質(zhì)特征。在建筑工程領(lǐng)域中應(yīng)用計算機視覺成功的關(guān)鍵是建立不同應(yīng)用場景的大數(shù)據(jù)庫，基于深度學(xué)習(xí)理念實現(xiàn)計算機視覺應(yīng)用時，能夠在海量的大數(shù)據(jù)中自動提取高質(zhì)量、有效的特征，并通過建立的大數(shù)據(jù)庫自動對比分析，融合人工智能算力算法，驅(qū)動系統(tǒng)主動分析識別處理，可以大幅提升計算機視覺的識別能力和解決實際工程問題的效率。