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公开(公告)号:CN117710322A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311729288.1
申请日:2023-12-15
Applicant: 欧冶链金再生资源有限公司 , 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/60 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种钢铁自动判级比例尺提取方法,涉及智能视觉识别技术领域。该yolov5和Canny矩形拟合的模型集成再生钢铁自动判级比例尺提取方法对再生钢铁样本的图像进行处理和分析,结合yolov5和Canny矩形拟合,同时将卷积改为空洞卷积、对图片进行超分、增加输出头等方法,解决图片中对小目标识别不精准的问题;最后根据比例关系和预设的规则,进行再生钢铁的自动判级。可以根据比例尺的大小、位置和其他特征进行判定,如长度、宽度、变形程度等。
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公开(公告)号:CN117765369A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311805244.2
申请日:2023-12-26
Applicant: 欧冶链金再生资源有限公司 , 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06V20/70
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的土渣识别方法,涉及视觉识别技术领域。该基于大模型的土渣识别方法,包括如下步骤:钢堆训练集照片采集,由多球机对多车辆所载钢堆进行多角度拍照获取钢堆样本照片,并进行标注,得到训练集;在训练集上微调segment‑anything模型,使其更适用于废钢场景的分割任务,并取出其encoder部分。该基于大模型的土渣识别方法通过对segment‑anything的微调和改写,提出了一种利用深度学习领域通用大模型的方式,解决了废钢判级过程中的土渣的精准识别与统计的问题。
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公开(公告)号:CN118820266A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202310409483.X
申请日:2023-04-17
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/22
Abstract: 本发明提供了一种公共数据层数据构建方法和系统,包括:步骤1:通过调用后台接口的方式,获取公共数据表所关联的维度元信息;步骤2:解析维度元信息,提取其中的业务数据;步骤3:提炼业务数据,组成SQL语句;步骤4:将SQL语句传输至后台计算源,计算源由Impala组件接收到SQL语句后进行解析与执行,将数据落入HDFS文件系统内,完成数据构建。本发明实现了公共数据层数据构建模块化,在提升数据构建效率的同时,减轻以往数据工程师所花费的大量运维成本,也大大降低了数据质量缺陷。
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