无人机在建筑垃圾识别中的应用综述

常宇晗; 周翠红

doi:10.19770/j.cnki.issn.1008-2565.2026.01.012

北京石油化工学院学报 ›› 2026, Vol. 34 ›› Issue (1) : 64 -69. DOI: 10.19770/j.cnki.issn.1008-2565.2026.01.012

无人机在建筑垃圾识别中的应用综述

常宇晗, 周翠红

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摘要

随着城市化建设进程的加速，建筑工地产生的垃圾数量日益增长，高效、准确地识别和管理建筑垃圾成为亟待解决的问题。在介绍无人机系统构成和建筑垃圾图像识别过程的基础上，重点分析了卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)、实时目标检测算法(如you only look once, YOLO)及生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)等深度学习算法应用，列举了无人机系统在建筑垃圾识别中的应用实例。结果表明：通过深度学习等技术可识别不同类型建筑垃圾、估算建筑垃圾体积和数量，以及监测建筑垃圾的动态变化，对促进建筑业的节能减排与资源的循环利用具有重要意义。