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题名区块链技术在建筑工程项目供应链管理中的应用
被引量：2
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作者
张拓
王双明
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机构
陕西财经职业技术学院大数据与人工智能学院
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出处
《工程抗震与加固改造》
北大核心
2025年第2期I0021-I0021,共1页
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文摘
随着建筑行业的不断发展,工程项目规模日益庞大更加复杂,涉及的供应链环节也越来越多。传统的供应链管理模式存在着信息不对称、透明度低、信任成本高等诸多问题,可以将区块链技术引入建筑行业供应链管理中,借助区块链技术去中心化、数据不可篡改性及智能合约等优势来解决这些问题。区块链在建筑工程项目供应链管理中的具体应用包括以下三点。
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关键词
区块链技术
供应链管理
建筑工程项目
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分类号
TU712
[建筑科学—建筑技术科学]
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题名基于改进U-net的少样本煤岩界面图像分割方法
被引量：4
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作者
卢才武
宋义良
江松
章赛
王懋
纪凡
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机构
西安建筑科技大学资源工程学院
西安市智慧工业感知、计算与决策重点实验室
西安优迈智慧矿山研究院有限公司
陕西财经职业技术学院大数据与人工智能学院
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出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2024年第1期149-157,共9页
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基金
陕西省自然科学联合基金项目(编号:2019JLP-16)
陕西省自然科学基金青年项目(编号:2023-JC-QN-0513)
陕西省教育厅服务地方专项重点培育项目(编号:21JC024)。
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文摘
煤岩图像语义分割技术是煤岩界面识别的重要研究方向,现有的语义分割模型通常依赖于大样本数据集进行训练,然而目前已标注的煤岩图像数据样本难以获取,并且缺乏公开数据集。针对以上问题,提出了一种基于改进U-net模型的样本煤岩界面图像分割模型。将裁剪后具有更强特征提取能力且结构上更为简单的VGG16替换U-net的原始骨干特征提取网络,提升对图像信息的特征提取能力并获得更快的训练速度,在U-net网络的跳跃连接和解码器上采样部分引入注意力机制模块,对提取的特征层进行处理,提升模型对煤岩界面图像关键特征的提取能力,提高分割精度。使用迁移学习方法对改进的模型进行预训练,提高模型泛化能力同时避免过拟合,使模型更适用于小样本数据集训练。通过使用自制的煤岩界面数据集对所改进的网络模型性能进行验证,并将该模型与经典Unet、DeepLabv3+、PspNet、HrNet网络模型进行了对比。试验结果表明:在同样使用由125幅煤岩界面图片构建的小样本数据集进行训练的情况下,所提改进模型相较于经典U-net模型在分割精确度和检测效率方面都有显著提升,模型精确度提高了1.84%,平均交并比提高了5.34%,类别平均像素准确率提高了0.48%,检测速度增幅为5.3%。同时,与其他网络模型相比,所提改进模型在小样本煤岩界面图像的语义分割中优势显著,表明所提改进思路的有效性。
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关键词
煤岩识别
语义分割
少样本学习
U-net
深度学习
机器视觉技术
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Keywords
coal-rock recognition
semantic segmentation
few-shot learning
U-net
deep learning
machine vision tech-nique
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分类号
TD67
[矿业工程—矿山机电]
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