Pose estimation method for construction machine based on improved AlphaPose model
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The safety management of construction machines is of primary importance. Considering that traditional construction machine safety monitoring and evaluation methods cannot adapt to the complex construction environment, and the monitoring methods based on sensor equipment cost too much. This paper aims to introduce computer vision and deep learning technologies to propose the YOLOv5-FastPose (YFP) model to realize the pose estimation of construction machines by improving the AlphaPose human pose model. Design/methodology/approach This model introduced the object detection module YOLOv5m to improve the recognition accuracy for detecting construction machines. Meanwhile, to better capture the pose characteristics, the FastPose network optimized feature extraction was introduced into the Single-Machine Pose Estimation Module (SMPE) of AlphaPose. This study used Alberta Construction Image Dataset (ACID) and Construction Equipment Poses Dataset (CEPD) to establish the dataset of object detection and pose estimation of construction machines through data augmentation technology and Labelme image annotation software for training and testing the YFP model. Findings The experimental results show that the improved model YFP achieves an average normalization error (NE) of 12.94 × 10 – 3, an average Percentage of Correct Keypoints (PCK) of 98.48% and an average Area Under the PCK Curve (AUC) of 37.50 × 10 – 3. Compared with existing methods, this model has higher accuracy in the pose estimation of the construction machine. Originality/value This study extends and optimizes the human pose estimation model AlphaPose to make it suitable for construction machines, improving the performance of pose estimation for construction machines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».