基于CutMix数据增强与多约束损失函数的YOLOv7盾构隧道渗漏水检测

盾构隧道强度投影图像中渗漏水尺寸不一致且像素占比偏小,现有目标检测模型的关键特征学习能力较弱,存在渗漏水病害目标检测精度偏低的问题。本文提出了基于CutMix数据增强与多约束损失函数的改进YOLOv7盾构隧道渗漏水检测方法。首先采用镶嵌CutMix方法对隧道图像进行数据增强,将多张不同的训练样本进行随机裁剪,拼接融合成具有综合特征的新样本;然后以YOLOv7网络为骨架结构,引入高效通道注意力模块,提高渗漏水关键特征的自主学习与表达能力;最后引入多约束几何条件的损失函数,提高预测框几何形状的精度,从而提升模型预测精度。在光线良好、光线不佳和存在遮挡等复杂环境情况下,选取Fast R-CNN、SSD、YOLOv5、YOLOv7这4种算法进行对比,试验表明,本文算法渗漏水检测精度达85.90%,平均精度比同类算法分别提高5.55%、8.89%、3.93%、2.75%,具有较高的稳健性和泛化能力。

基于全面成本管理视角的企业成本控制问题与对策分析

成本控制作为企业管理的关键环节,直接影响企业的经营效益和竞争力。因此,从全面成本管理的视角出发,深入探讨成本控制的原则、存在问题、优化策略变得尤为重要。全面性原则强调成本管理要涵盖企业所有活动;动态性原则要求企业应对成本管理进行持续的优化和调整;预防优先原则主张在成本发生前采取控制措施。然而,企业在实践中存在成本管理人员能力不足、成本核算不精确、缺少成本控制意识、过度控制导致灵活性缺失等问题。针对这些问题,建议企业提高成本管理人员能力、加强成本核算、提高成本控制意识、灵活应用成本控制手段,以便提高企业的成本效益和企业的市场竞争力。