Page 35 - 水利学报2025年第56卷第4期

监控系统结果以遍数计算，与对应工序所用时间有较大的相关性。根据本文提出的方法所统计的结
果，在摊铺作业工序中，绝大部分区域施工时间间隔为 ８０ｍｉｎ左右；在碾压作业工序中，大部分区域
施工时间间隔为 ８０～１２０ｍｉｎ；针对摊铺和碾压的总时间，大部分区域施工时间间隔为 １５０～２２０ｍｉｎ。
本文提出的方法发现此仓面的右下角区域存在明显的漏碾，碾压总时间为 ６０ｍｉｎ左右（大部分区域为
８０～１２０ｍｉｎ）。而基于 ＧＮＳＳ的实时碾压和摊铺监控系统结果与本文提出的方法结果一致，其遍数大
多为 ６～８遍（大部分区域为 １２遍及以上）。实验表明，本文所提出的方法能够有效地对碾压混凝土坝
坝面施工阶段进行划分。

５ 结论

本文提出一种基于计算机视觉技术和深度学习的碾压混凝土坝坝面热升层状态智能监控和分析方
法，并成功应用于中国西南某碾压混凝土坝仓面热升层状态的监控过程。所提出的方法首先使用视频
监控系统获取坝面施工图像数据；然后基于图像数据使用深度学习方法对坝面施工状态进行自动化分
析；最后基于前后帧状态对坝面热升层阶段进行智能化划分和时长计算。分析结果表明，本文提出的
方法能够：
（ １）基于直接从施工现场采集的图像数据对碾压混凝土坝仓面各施工状态的区域进行识别。与现
有的先进方法比较，基于深度学习的 ＱｕｅｒｙＩｎｓｔ方法能够以超过 ９０％的平均准确率和平均召回率完成仓
面施工状态的准确、有效识别。
（２）采用基于时间关系的施工阶段划分方法，统计碾压混凝土坝仓面各施工阶段（摊铺和碾压施工
工序）的时长，并形成可视化的热力图图形报告。所提出的方法结果与基于 ＧＮＳＳ的实时监控系统结果
一致，能够准确反映碾压混凝土坝施工过程中存在的漏碾等问题，为施工现场进度、质量和安全管理
提供丰富的数据支持和参考依据。

参 考 文 献：

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