导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关人工智能怎么检测建筑工程的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
AI人工智能-目标检测模型一览
目标检测是人工智能的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤：
1、分类，识别物体是什么
2、定位，找出物体在哪里
除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示：
这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置。因此，目标检测是一个比较复杂的问题。
最直接的方法便是构建一个深度神经网络，将图像和标注位置作为样本输入，然后经过CNN网络，再通过一个分类头（Classification head）的全连接层识别是什么物体，通过一个回归头（Regression head）的全连接层回归计算位置，如下图所示：
但“回归”不好做，计算量太大、收敛时间太长，应该想办法转为“分类”，这时容易想到套框的思路，即取不同大小的“框”，让框出现在不同的位置，计算出这个框的得分，然后取得分最高的那个框作为预测结果，如下图所示：
根据上面比较出来的得分高低，选择了右下角的黑框作为目标位置的预测。
但问题是：框要取多大才合适？太小，物体识别不完整；太大，识别结果多了很多其它信息。那怎么办？那就各种大小的框都取来计算吧。
如下图所示（要识别一只熊），用各种大小的框在图片中进行反复截取，输入到CNN中识别计算得分，最终确定出目标类别和位置。
这种方法效率很低，实在太耗时了。那有没有高效的目标检测方法呢？
一、R-CNN 横空出世
R-CNN（Region CNN，区域卷积神经网络）可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作，作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更是带领团队获得了终身成就奖，如今就职于Facebook的人工智能实验室（FAIR）。
R-CNN算法的流程如下
1、输入图像
2、每张图像生成1K~2K个候选区域
3、对每个候选区域，使用深度网络提取特征（AlextNet、VGG等CNN都可以）
4、将特征送入每一类的SVM 分类器，判别是否属于该类
5、使用回归器精细修正候选框位置
下面展开进行介绍
1、生成候选区域
使用Selective Search（选择性搜索）方法对一张图像生成约2000-3000个候选区域，基本思路如下：
（1）使用一种过分割手段，将图像分割成小区域
（2）查看现有小区域，合并可能性最高的两个区域，重复直到整张图像合并成一个区域位置。优先合并以下区域：
3、类别判断
对每一类目标，使用一个线性SVM二类分类器进行判别。输入为深度网络（如上图的AlexNet）输出的4096维特征，输出是否属于此类。
4、位置精修
目标检测的衡量标准是重叠面积：许多看似准确的检测结果，往往因为候选框不够准确，重叠面积很小，故需要一个位置精修步骤，对于每一个类，训练一个线性回归模型去判定这个框是否框得完美，如下图：
R-CNN将深度学习引入检测领域后，一举将PASCAL VOC上的检测率从35.1%提升到53.7%。
二、Fast R-CNN大幅提速
继2014年的R-CNN推出之后，Ross Girshick在2015年推出Fast R-CNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。
Fast R-CNN和R-CNN相比，训练时间从84小时减少到9.5小时，测试时间从47秒减少到0.32秒，并且在PASCAL VOC 2007上测试的准确率相差无几，约在66%-67%之间。
Fast R-CNN主要解决R-CNN的以下问题：
1、训练、测试时速度慢
R-CNN的一张图像内候选框之间存在大量重叠，提取特征操作冗余。而Fast R-CNN将整张图像归一化后直接送入深度网络，紧接着送入从这幅图像上提取出的候选区域。这些候选区域的前几层特征不需要再重复计算。
2、训练所需空间大
R-CNN中独立的分类器和回归器需要大量特征作为训练样本。Fast R-CNN把类别判断和位置精调统一用深度网络实现，不再需要额外存储。
下面进行详细介绍
1、在特征提取阶段， 通过CNN（如AlexNet）中的conv、pooling、relu等操作都不需要固定大小尺寸的输入，因此，在原始图片上执行这些操作后，输入图片尺寸不同将会导致得到的feature map（特征图）尺寸也不同，这样就不能直接接到一个全连接层进行分类。
在Fast R-CNN中，作者提出了一个叫做ROI Pooling的网络层，这个网络层可以把不同大小的输入映射到一个固定尺度的特征向量。ROI Pooling层将每个候选区域均匀分成M×N块，对每块进行max pooling。将特征图上大小不一的候选区域转变为大小统一的数据，送入下一层。这样虽然输入的图片尺寸不同，得到的feature map（特征图）尺寸也不同，但是可以加入这个神奇的ROI Pooling层，对每个region都提取一个固定维度的特征表示，就可再通过正常的softmax进行类型识别。
2、在分类回归阶段， 在R-CNN中，先生成候选框，然后再通过CNN提取特征，之后再用SVM分类，最后再做回归得到具体位置（bbox regression）。而在Fast R-CNN中，作者巧妙的把最后的bbox regression也放进了神经网络内部，与区域分类合并成为了一个multi-task模型，如下图所示：
实验表明，这两个任务能够共享卷积特征，并且相互促进。
Fast R-CNN很重要的一个贡献是成功地让人们看到了Region Proposal+CNN（候选区域+卷积神经网络）这一框架实时检测的希望，原来多类检测真的可以在保证准确率的同时提升处理速度。
三、Faster R-CNN更快更强
继2014年推出R-CNN，2015年推出Fast R-CNN之后，目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年又推出一力作：Faster R-CNN，使简单网络目标检测速度达到17fps，在PASCAL VOC上准确率为59.9%，复杂网络达到5fps，准确率78.8%。
在Fast R-CNN还存在着瓶颈问题：Selective Search（选择性搜索）。要找出所有的候选框，这个也非常耗时。那我们有没有一个更加高效的方法来求出这些候选框呢？
在Faster R-CNN中加入一个提取边缘的神经网络，也就说找候选框的工作也交给神经网络来做了。这样，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置精修）终于被统一到一个深度网络框架之内。如下图所示：
Faster R-CNN可以简单地看成是“区域生成网络+Fast R-CNN”的模型，用区域生成网络（Region Proposal Network，简称RPN）来代替Fast R-CNN中的Selective Search（选择性搜索）方法。
如下图
RPN如下图：
RPN的工作步骤如下：
Faster R-CNN设计了提取候选区域的网络RPN，代替了费时的Selective Search（选择性搜索），使得检测速度大幅提升，下表对比了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的检测速度：
总结
R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN一路走来，基于深度学习目标检测的流程变得越来越精简、精度越来越高、速度也越来越快。基于region proposal（候选区域）的R-CNN系列目标检测方法是目标检测技术领域中的最主要分支之一。
为了更加精确地识别目标，实现在像素级场景中识别不同目标，利用“图像分割”技术定位每个目标的精确像素，如下图所示（精确分割出人、汽车、红绿灯等）：
Mask R-CNN便是这种“图像分割”的重要模型。
Mask R-CNN的思路很简洁，既然Faster R-CNN目标检测的效果非常好，每个候选区域能输出种类标签和定位信息，那么就在Faster R-CNN的基础上再添加一个分支从而增加一个输出，即物体掩膜（object mask），也即由原来的两个任务（分类+回归）变为了三个任务（分类+回归+分割）。如下图所示，Mask R-CNN由两条分支组成：
Mask R-CNN的这两个分支是并行的，因此训练简单，仅比Faster R-CNN多了一点计算开销。
如下图所示，Mask R-CNN在Faster R-CNN中添加了一个全卷积网络的分支（图中白色部分），用于输出二进制mask，以说明给定像素是否是目标的一部分。所谓二进制mask，就是当像素属于目标的所有位置上时标识为1，其它位置标识为 0
从上图可以看出，二进制mask是基于特征图输出的，而原始图像经过一系列的卷积、池化之后，尺寸大小已发生了多次变化，如果直接使用特征图输出的二进制mask来分割图像，那肯定是不准的。这时就需要进行了修正，也即使用RoIAlign替换RoIPooling
如上图所示，原始图像尺寸大小是128x128，经过卷积网络之后的特征图变为尺寸大小变为 25x25。这时，如果想要圈出与原始图像中左上方15x15像素对应的区域，那么如何在特征图中选择相对应的像素呢？
从上面两张图可以看出，原始图像中的每个像素对应于特征图的25/128像素，因此，要从原始图像中选择15x15像素，则只需在特征图中选择2.93x2.93像素（15x25/128=2.93），在RoIAlign中会使用双线性插值法准确得到2.93像素的内容，这样就能很大程度上，避免了错位问题。
修改后的网络结构如下图所示（黑色部分为原来的Faster R-CNN，红色部分为Mask R-CNN修改的部分）
从上图可以看出损失函数变为
损失函数为分类误差+检测误差+分割误差，分类误差和检测（回归）误差是Faster R-CNN中的，分割误差为Mask R-CNN中新加的。
对于每个MxM大小的ROI区域，mask分支有KxMxM维的输出（K是指类别数量）。对于每一个像素，都是用sigmod函数求二值交叉熵，也即对每个像素都进行逻辑回归，得到平均的二值交叉熵误差Lmask。通过引入预测K个输出的机制，允许每个类都生成独立的mask，以避免类间竞争，这样就能解耦mask和种类预测。
对于每一个ROI区域，如果检测得到属于哪一个分类，就只使用该类的交叉熵误差进行计算，也即对于一个ROI区域中KxMxM的输出，真正有用的只是某个类别的MxM的输出。如下图所示：
例如目前有3个分类：猫、狗、人，检测得到当前ROI属于“人”这一类，那么所使用的Lmask为“人”这一分支的mask。
Mask R-CNN将这些二进制mask与来自Faster R-CNN的分类和边界框组合，便产生了惊人的图像精确分割，如下图所示：
Mask R-CNN是一个小巧、灵活的通用对象实例分割框架，它不仅可以对图像中的目标进行检测，还可以对每一个目标输出一个高质量的分割结果。另外，Mask R-CNN还易于泛化到其他任务，比如人物关键点检测，如下图所示：
从R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN到Mask R-CNN，每次进步不一定是跨越式的发展，这些进步实际上是直观的且渐进的改进之路，但是它们的总和却带来了非常显著的效果。
最后，总结一下目标检测算法模型的发展历程，如下图所示：
机器学习和人工智能的思想如何在建筑/土木工程中应用？
建筑
1. 利用人工智能，根据要求以及卫星图等信息，快速生成建筑设计方案。
2. 利用机器学习，如风格迁移之类的，可以做建筑外观设计。
结构
3. 根据建筑图，自动生成施工图纸。
4. 利用深度学习做风速预测，可以用在结构的主动抗风上。
5. 桥梁的健康监测，现在大型桥梁都会布置传感器，数据量比较大，用机器学习做损伤识别。
施工
6. 用人工智能做施工方案。
7. 将现场施工现状变为施工图，可以和BIM结合，及时发现问题。
科研
8. 做材料特性，构件特性的性能预测。
建筑测量机器人是干什么用的？
测量机器人就是属于自全站仪，是属于一种集各种的检测方式为一体，实现了高层建筑坐标三维空间定位，避免误差积累，提高了建筑施工测量的精度与效率，实现了人与机器人的同步作业。
建筑测量机器人实现了高层建筑轴线测设和BIM模型的细部结构测量放样的简单化、自动化，及无纸化测量作业，实现了建筑BIM模型与建筑实体相互校核对比。
扩展资料：
建筑测量机器人注意事项：
随着我国经济的不断发展，大型超高建筑数量持续增加，随之而来的是庞大、复杂的机电系统。复杂的机电系统考验的不仅是设计，也是对机电综合管线施工技术的重大考验。
BIM在综合管线设计优化、方案模拟、系统分析等方面的运用比较成熟，将BIM设计的成果转化为现场施工的成果是BIM深化应用的必然趋势。
利用测量机器人的现场数据采集功能，能够快速采集现场施工成果的三维信息，通过分析这些数据辅助施工验收，保证工程的施工质量。
参考资料来源：百度百科-测量机器人
建筑工程测量的意义
工程测量对工程主要有以下几点作用：
1、工程建设规划设计阶段的测量工作。
在本阶段中,主要是提供各种比例尺的地形图与地形数字资料,另外还要为工程地质勘探、水文地质勘探及水文测验进行测量。 对于重要的工程或地质条件不良的地区进行建设则还要对地层的稳定性进行观测。
2、工程建设施工阶段的测量工作。
每项工程建设的设计经过讨论审查和批准之后即进入施工阶段,这时首先要将所设计的建(构)筑物,按施工要求在现场标定出来,作为实地建设的依据。
为此,根据工程现场的地形、工程的性质,建立不同的施工控制网,作为定线放样的基础,然后采用不同的放样方法,逐一将设计图纸转化为地上实物。
3、工程建设经营管理阶段的测量工作。
在工程建筑物运营期间,为了监视其安全和鉴定情况,了解其设计是否合理,验证设计理论是否正确,需定期地对建筑物、构筑物进行位稳、沉陷、倾斜以及摆动进行观测,并及时反馈测量数据、图表等工作。
由此可见,工程测量学就是研究各项工程建设在勘测,设计,施工和管理阶段所进行的各种测量工作的学科,它是直接为工程建设服务的,而且具有极其重要的作用。
扩展资料
工程测量学的发展
展望21世纪，工程测量学在以下方面将得到显著发展：
1. 测量机器人将作为多传感器集成系统在人工智能方面得到进一步发展，其应用范围将进一步扩大，影像、图形和数据处理方面的能力进一步增强；
2. 在变形观测数据处理和大型工程建设中，将发展基于知识的信息系统，并进一步与大地测量、地球物理、工程与水文地质以及土木建筑等学科相结合，解决工程建设中以及运行期间的安全监测、灾害防治和环境保护的各种问题。
3. 工程测量将从土木工程测量、3维工业测量扩展到人体科学测量，如人体各器官或部位的显微测量和显微图像处理 ；
4. 多传感器的混合测量系统将得到迅速发展和广泛应用，如GPS接收机与电子全站仪或测量机器人集成，可在大区域乃至国家范围内进行无控制网的各种测量工作。
5. GPS、GIS技术将紧密结合工程项目，在勘测、设计、 施工 管理一体化方面发挥重大作用。
6. 大型和复杂 结构 建筑、设备的3维测量、几何重构以及质量控制将是工程测量学发展的一个特点。
7. 数据处理中数学物理模型的建立、分析和辨识将成为工程测量学专业教育的重要内容。
参考资料来源：
百度百科-工程测量学
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