Recent advancements in Artificial intelligence, especially deep learning, has changed many fields irreversibly by introducing state of the art methods for automation. Construction monitoring has not been an exception; as a part of construction monitoring systems, material classification and recognition have drawn the attention of deep learning and machine vision researchers. However, to create production-ready systems, there is still a long path to cover. Real-world problems such as varying illuminations and reaching acceptable accuracies need to be addressed in order to create robust systems. In this paper, we have addressed these issues and reached a state of the art performance, i.e., 97.35% accuracy rate for this task. Also, a new dataset containing 1231 images of 11 classes taken from several construction sites is gathered and publicly published to help other researchers in this field.


翻译:最近在人工智能方面的进步,特别是深层次的学习,通过采用先进的自动化方法,已经不可逆转地改变了许多领域;建筑监测并非例外;建筑监测系统的一部分,材料分类和确认吸引了深层学习和机器视觉研究人员的注意;然而,为了建立为生产准备的系统,仍有很长的路要走;为了建立健全的系统,需要解决世界现实问题,例如不同的污染和达到可接受的便利程度。我们在本文件中处理这些问题并达到了艺术表现的状态,即这项工作的精确率达到97.35%。此外,还收集并公开公布了一套新数据集,其中包含从几个建筑工地拍摄的11个班级的1 231个图像,以帮助这一领域的其他研究人员。

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