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申请/专利权人：杭州新中大科技股份有限公司;浙江大学;杭州浩联智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于多任务联合优化的施工进度识别方法及装置。该方法包括：获取图像样本训练数据集；对图像样本训练数据集中的各施工现场图像进行图像预处理，得到待处理施工现场图像；将各待处理施工现场图像输入至预先构建的网络预测模型中，得到模型输出的施工进度类别预测结果；根据施工进度类别预测结果和真实标签值，确定类别损失值；以及，根据施工进度类别预测结果，确定目标定位损失值；根据类别损失值和目标定位损失值，确定多任务融合损失值；根据多任务融合损失值对网络预测模型进行模型训练，直到满足模型收敛条件，得到施工进度预测模型，用于进行施工进度预测。上述技术方案提高了对施工进度的预测精准度。
主权项：1.一种基于多任务联合优化的施工进度识别方法，其特征在于，包括：获取图像样本训练数据集；所述图像样本训练数据集中包括至少一张施工现场图像；所述施工现场图像标注有真实施工进度类别的真实标签值；对图像样本训练数据集中的各所述施工现场图像进行图像预处理，得到待处理施工现场图像；将各所述待处理施工现场图像输入至预先构建的网络预测模型中，得到模型输出的施工进度类别预测结果；根据所述施工进度类别预测结果和所述真实标签值，确定类别损失值；以及，根据所述施工进度类别预测结果，确定目标定位损失值；根据所述类别损失值和所述目标定位损失值，确定多任务融合损失值；根据所述多任务融合损失值对所述网络预测模型进行模型训练，直到满足模型收敛条件，得到施工进度预测模型，用于进行施工进度预测。
全文数据：
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百度查询： 杭州新中大科技股份有限公司 浙江大学 杭州浩联智能科技有限公司 基于多任务联合优化的施工进度识别方法及装置
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