[发明专利]一种建筑中钢筋间距的检测方法、系统、装置及存储介质

说明书

本申请公开了一种建筑中钢筋间距的检测方法、系统、装置及存储介质。该方法通过采集批量的钢筋的点云图数据和参数数据；将点云图数据输入到机器学习模型，提取点云图数据的多种第一特征数据；将参数数据输入到机器学习模型，提取参数数据的多种第二特征数据；根据第一特征数据和第二特征数据，对机器学习模型进行特征选择；通过特征选择后的机器学习模型预测第一钢筋的第一直径和第二钢筋的第二直径；根据第一直径和第二直径，确定第一钢筋和第二钢筋之间的间距。该方法可以有效提高对建筑中钢筋间距检测的准确性，有利于建筑的高质量施工，提高建筑的安全可靠性。本申请可广泛应用于建筑技术领域内。

技术领域

本申请涉及建筑技术领域，尤其是一种建筑中钢筋间距的检测方法、系统、装置及存储介质。

背景技术

在当前的建筑领域，钢筋被广泛用于各种建筑结构，特别是大型、重型、轻型薄壁和高层建筑结构，其机械性能优良，加工方便，承载能力强，在施工中属于非常重要的项目之一。

当下，建筑中钢筋的施工主要涉及间距的检查，由于钢筋混凝土结构的承载力非常受钢筋的尺寸和位置的影响，因此应保证钢筋安装的尺寸和位置正确，以保证结构的结构完整性。是制造商和现场工程师在制造和施工阶段的一项重要任务。而相关技术中，往往是工人通过经验把握两根钢筋之间的主轴距离，可能会出现较大的误差，影响施工质量。综合上述，相关技术中存在的技术问题亟需得到解决。

发明内容

本申请的目的在于至少一定程度上解决相关技术中存在的技术问题之一。

为此，本申请实施例的一个目的在于提供一种建筑中钢筋间距的检测方法，该方法可以有效提高对建筑中钢筋间距检测的准确性，有利于建筑的高质量施工，提高建筑的安全可靠性。

本申请实施例的另一个目的在于提供建筑中钢筋间距的检测系统。

为了达到上述技术目的，本申请实施例所采取的技术方案包括：

第一方面，本申请实施例提供了一种建筑中钢筋间距的检测方法，包括以下步骤：

采集批量的钢筋的点云图数据和参数数据；所述参数数据包括所述钢筋的材料强度、表面颜色和表面粗糙度；

将所述点云图数据输入到机器学习模型，提取所述点云图数据的多种第一特征数据；

将所述参数数据输入到机器学习模型，提取所述参数数据的多种第二特征数据；

根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，对所述机器学习模型进行特征选择；

通过特征选择后的机器学习模型预测第一钢筋的第一直径和第二钢筋的第二直径；所述第一钢筋和所述第二钢筋相邻；

根据所述第一直径和所述第二直径，确定所述第一钢筋和所述第二钢筋之间的间距。

另外，根据本申请上述实施例的建筑中钢筋间距的检测方法，还可以具有以下附加的技术特征：

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述根据所述第一特征数据和所述第二特征数据，对所述机器学习模型进行特征选择，包括：

确定所述第一特征数据和所述钢筋的直径的第一相关系数，以及所述第二特征数据和所述钢筋的直径的第二相关系数；

根据所述第一相关系数和所述第二相关系数的大小，对所述机器学习模型进行特征选择。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述确定所述第一特征数据和所述钢筋的直径的第一相关系数，包括：

通过皮尔逊相关系数法确定所述第一特征数据和所述钢筋的直径的第一相关系数。

进一步地，在本申请的一个实施例中，所述采集批量的钢筋的点云图数据，包括：