钢筋管理的现实困境
在市政高架、商业综合体等大型工地，钢筋占建材成本比重达40%。我们走访中铁某局时发现：传统人工清点存在三大痛点：
1. 夜间施工时，工人用强光手电照射钢筋铭牌易出现读数错误，某项目曾因Φ25钢筋误记为Φ28导致30吨材料浪费
2. 暴雨后钢筋表面锈蚀，肉眼难以分辨不同规格的HRB400E螺纹钢
3. 监理单位要求每旬报送钢筋进场量，手工统计耗时长达6人/天
倍特威视的闭环解决方案
采用BVS-AI视频分析服务器构建三级识别体系：
- 前端感知层：部署200万像素星光级摄像机，在照度0.001Lux环境下仍可捕捉钢筋端面纹理
- 算法中台层：基于YOLOv5改进的HRB-SE模型，对交叉堆叠钢筋实现92.3%计数准确率
- 业务应用层：对接用友ERP系统，自动生成带时间戳的钢筋进场台账
某中建三局项目实测数据：
- 盘库效率提升8倍（原4小时→现30分钟）
- 规格识别错误率从7.2%降至0.8%
- 支持同时识别钢筋标牌上的生产批次号与炉号
五大落地保障
1. 设备利旧方案：兼容海康/大华等主流安防摄像机，原有球机可复用为识别节点
2. 光照补偿技术：采用850nm红外补光，避免强反光导致的钢筋计数丢失
3. 多模态校验：结合激光测距仪数据，自动修正因拍摄角度造成的数量误差
4. 离线推理能力：在隧道等无网络区域仍可维持本地化识别
5. 合规性设计：符合GB/T1499.2-2018钢筋混凝土用钢标准要求
为什么选择我们
- 在武汉地铁12号线项目中，完成单日超2000吨钢筋的进出场监管
- 算法通过华为Atlas 300/寒武纪MLU270等国产芯片适配认证
- 提供SDK开发包，支持与BIM系统的钢筋消耗量比对功能对接
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