强大的引用图像分割用于建筑和拆除废弃物识别
Jun He1, Tao Jiang1, Sunyan Hong1
1School of Information Engineering, Kunming University, Kunming 650214, China; Yunnan Key Laboratory of Intelligent Logistics Equipment and Systems, Kunming 650214, China.
Waste management (New York, N.Y.)
|November 18, 2025
概括
本研究介绍了RefSegformer-CDW,这是一个强大的自动化建筑和拆除废物 (CDW) 分类系统. 它通过拒绝无效命令显著提高准确性,提高回收效率.
科学领域:
- 机器人和自动化 机器人和自动化
- 计算机视觉 计算机视觉
- 环境工程 环境工程
背景情况:
- 建筑和拆除废物 (CDW) 的自动分类对于提高回收率至关重要.
- 当前的语言引导识别系统 (引用图像分割 - RIS) 在动态的工业环境中缺乏稳定性,导致排序错误.
- 模两可的操作指令和错位的视觉线索阻碍了智能CDW分类的实际部署.
研究的目的:
- 开发一个强大的识别框架,RefSegformer-CDW,以提高自动化CDW分类的可靠性.
- 引入一种跨模式验证机制,以拒绝无效命令,防止排序错误.
- 创建Ref-CODD数据集,以对抗性负样本为训练和验证强大的RIS系统的基准.
主要方法:
- 开发了RefSegformer-CDW架构,配备了一个集成的跨模式验证机制.
- 创建Ref-CODD数据集,包括现实世界的CDW图像和模拟具有挑战性的场景的对抗性负样本.
- 评估框架的表现,使用诸如平均交叉点在整个欧盟 (mIoU) 和整体交叉点在整个欧盟 (oIoU) 等指标.
主要成果:
- 在Ref-CODD数据集中,RefSegformer-CDW实现了94.03%的欧盟交叉点 (mIoU) 的平均值,比最先进的数据集高出1.24%.
- 该框架在不同的照明条件下表现出高稳定性,在黑暗和正常照明之间,mIoU仅下降了2.38个百分点.
- 在各种废物类型中观察到强的性能,在十个不同的CDW类别中平均OIoU为93.90%.
结论:
- RefSegformer-CDW为建筑和拆除废物进行强大的自动分类提供了重大进展.
- 集成的跨模式验证有效地防止由模糊或无效的操作员命令引起的排序错误.
- Ref-CODD数据集为未来的研究提供了宝贵的资源,用于开发可靠的工业废物管理语言引导细分系统.


