随机抽取数字小程序,有没有小程序可以随机抽数字?

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导读:近年来,上海建工积极探索人工智能在建筑工程领域的技术应用,自主开发了基于计算机视觉、深度学习与5G技术的“钢筋云点数”微信程序,通过手机拍照,仅用时2.3秒便可自动完成钢筋/钢管点数。截至目前,该小程序优化至V5.0版本,已在上海建工在建的上海大歌剧院徐家汇中心、世博酒店等重点工程得到充分应用,并已对外部企业、科研院所、高校等开放使用。小程序调用次数约4万次,涉及实际工程项目300余个,完成钢筋/钢管云点数约350万根。

“钢筋/钢管云点数”微信小程序由上海建工四建集团自主研发, 2020年10月26日正式上线发布,其中的钢筋/钢管识别及点数核心算法全部由四建集团独立编写完成,目前已对外部单位开放使用。

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截至2022年1月31日,小程序注册用户2800余位,调用次数约4万次,完成钢筋/钢管云点数约350万根。按照人工点数每根钢筋/钢管需2秒计算,人工不间断点数同等数量钢筋/钢管共需1950小时,使用小程序点数仅需32小时,点数效率提高60倍,显著提升了此项重复性工作的工作效率。

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四建集团唐镇项目钢管云点数

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四建集团徐汇长桥项目钢筋云点数

“钢筋/钢管云点数”微信小程序由小程序前端和后台记录管理平台两部分组成。小程序前端主要用于输入待点数钢筋图像、在线编辑图像、智能点数钢筋、校核钢筋数量、生成钢筋点数报告;后台记录管理平台主要用于实时记录小程序前端运行情况,包括记录用户姓名、所在项目、单位等用户信息以及使用时间、钢筋云点数数量、校核后钢筋数量等小程序使用信息。

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小程序系统架构及运行流程示意图

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小程序使用界面展示

四大技术特点

基于FPN的多尺度特征融合卷积神经网络模型

图像中的钢筋具有物体目标小、物体重叠、物体尺寸各异、拍照背景多样等复杂视觉特征,为了提升卷积神经网络模型提取钢筋特征的效果,四建集团建立了基于FPN的多尺度特征融合卷积神经网络模型,通过融合检测目标多尺度特征图,提高了模型检测重叠小物体的准确率。在最新发布的V5.0小程序版本中,钢筋云点数准确率接近95%,钢管云点数准确率接近98.5%。

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FPN特征金字塔网络结构

基于Adam方法的动态学习率修正策略

深度学习模型中,学习率是一项极其重要的模型超参数,传统学习率修正方式采用基于经验的手动调整方法,通过观察训练模型loss值随迭代次数的变化曲线,寻找特定区间内梯度下降速度最快的学习率设定值,此方法需要大量模型试验,效率较低。鉴于此,四建集团采用基于Adam方法的动态学习率修正策略,通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计,实现学习率自适应调整。

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基于Adam方法的梯度优化器结构

基于层权重的模型裁剪技术

除了云点数准确率外,小程序运行速度也是影响用户使用体验的关键指标。针对此问题,四建集团基于层权重的模型裁剪技术,计算、评估并筛选模型中对模型效果敏感程度较低的模型参数,将其剔除,以最大程度地减小神经网络计算量。同时,搭建80算力64g显存的GPU云端服务器进行模型加速计算,并利用5G网络,保证手机设备端与服务器云端之间的数据传输快速和通畅。在最新发布的V5.0小程序版本中,最快云点数测试速度可达2.3秒/次,平均云点数测试时间仅需5秒。

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卷积神经网络模型裁剪关键环节

基于OpenCV修改传统矩形识别锚框显示方式

小程序云点数测试准确率高达98.5%,当偶尔出现误点、漏点的情况时,也可以通过人工进行及时、高效的点数校核及修正。传统深度学习物体检测模型的显示方式大多采用矩形识别锚框,给人工校核图像中分布密集、排列重叠的钢筋点数结果带来极大不便。因此四建集团基于OpenCV计算机视觉库,编写了独立的钢筋识别显示模块,实现了“矩形透明蓝色背景加红色圆点”的显示方式,方便用户校核钢筋云点数结果。

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小程序钢筋识别显示方式优化效果

目前,“钢筋/钢管云点数”微信小程序已对外部单位开放,包括施工企业、脚手架租赁公司、地产公司、科技公司、高校、科研院等,受到广泛欢迎。

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