优化Swin Transformer的塔式起重机销轴安全状态识别算法 |
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引用本文: | 周庆辉,刘浩世.优化Swin Transformer的塔式起重机销轴安全状态识别算法[J].中国安全科学学报,2023(9):63-68. |
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作者姓名: | 周庆辉 刘浩世 |
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作者单位: | 1. 北京建筑大学机电与车辆工程学院;2. 北京市建筑安全监测工程技术研究中心 |
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基金项目: | 国家自然科学基金青年基金资助(51905028);;住房和城乡建设部科技计划项目(2022-K-079); |
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摘 要: | 为减小塔式起重机运行安全隐患,提高机器视觉检验销轴连接状态的准确率,提出一种优化Swim Transformer的塔式起重机销轴安全状态识别算法;首先通过采集工地现场塔式起重机销轴安全状态图像,创建数据集;其次对数据集中销轴安全状态分类,并进行独热编码;然后基于Swin Transformer算法,建立销轴安全状态的识别模型,构造和优化损失函数;再运用AdamW优化器更新梯度,经过1 000次训练迭代后得到最终模型;最后在所创建的销轴图像数据集上,进行试验验证。结果表明:所提优化算法提高了塔式起重机销轴安全状态识别能力:准确率为99.4%、平均精度为99.4%,平均召回率为99.4%,平均特异度为99.6%,呈现出良好的分类和泛化能力;同时明显优于ShuffleNet、DenseNet和EfficientNet等3种典型算法;与原Swin Transformer算法相比,准确率也提高了3.6%。
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关 键 词: | Swin Transformer 塔式起重机 销轴 安全状态 状态识别 数据集 |
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