基于轻量卷积神经网络的钢筋交点识别算法

随着建筑行业逐步向智能化的发展，钢筋绑扎机器人代替人工完成绑扎作业已成为全行业关注和亟待解决的问题。结合平面钢筋绑扎机器人的研发，本文对其钢筋交叉点识别问题进行研究，提出了运行在低算力平台上的钢筋交点识别算法，使用轻量卷积Ghost模块替换YOLOv5主干中特征提取网络中的常规卷积，并测试改进后算法的准确性。实验结果表明，改进后的GhostYOLOv5满足使用要求，适用于小型移动式钢筋绑扎机器人的钢筋交点识别。