基于计算机视觉的斗栱转动变形检测方法

摘要

古建筑木结构斗栱节点由斗、栱等构件交错层叠而成.受自身形制、环境和外力等影响，这种“层叠式”节点易出现转动变形.针对人工及布设传感器的传统检测方法在可实施性及检测效率方面的局限性，提出了一种基于姿态估计的斗栱转动变形计算机视觉检测方法.首先定义了斗栱的关键点，并基于关键点推导出了各层斗的转动以及栌斗和阑额相对转动的计算公式；其次通过采集斗栱实景图像、实验室模型图像以及缩尺模型图像，构建了斗栱节点多样性数据集；而后搭建YOLOv8-Pose姿态估计模型，并开展了6种规模和Batch Size的23种工况对比实验；结果表明，最优性能模型目标检测的mAP50(B)达到0.94,关键点检测的mAP50(P)达到0.91.最后利用缩尺模型转动变形检测实验验证了所提方法的有效性.

关键词

斗栱节点 / 转动变形 / 姿态估计 / YOLOv8-Pose / 直线检测