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公开(公告)号：CN110868349B
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN201911177843.8
申请日：2019-11-27
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种物联网环境下分布式高并发数据采集与处理方法及系统，所述方法包括：创建进程引导器ServerBootstrap，初始化类型为NioEventLoopGroup的线程组bossGroup和workerGroup，启动类型为Bootstrasp的数据转发器进程引导器，构造一个继承自ChannelInboundHandlerAdapter的处理类，添加针对不同协议的处理器Handler，构造主拦截器，利用上述步骤所构建的数据接收引导器来绑定进程端口监听硬件设备发送的数据并解析传入消息队列单元。本发明提供的物联网环境下分布式高并发数据采集与处理方法及系统，采用Netty框架，支持大批量数据采集。
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公开(公告)号：CN112528525A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011614173.4
申请日：2020-12-31
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于建模技术的可视化工业流程管控平台，涉及仿真建模、虚拟现实和图形学与图像处理技术领域。所述平台包括3d模型管理器模块、仿真分析模块、大屏编辑器模块、数据源管理模块、业务应用模块。该基于建模技术的可视化工业流程管控平台具有模型高度仿真、多维度、多尺度数据源的实时采集、统一数据采集参数及格式、多维度、多层级数据分析、内嵌组态、各种图表等支撑组件、图形化界面操作、多主体样式设计和3d轻量化技术等优点，方便使用者通过该管控平台对设备运作状态进行了解和掌握，当设备出现故障时能够第一时间进行检修工作，有效的防止不必要的经济损失，提高工业生产的生产效率。
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公开(公告)号：CN112199423A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202010905210.0
申请日：2020-09-01
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/25 , G06F16/2458 , G06F16/215 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种ETL数据质量判定与反馈方法，该方法包括：获取ETL数据处理过程的判定指标，根据所述判定指标的结果值和预设期望值的比较结果确定对所述ETL数据处理过程的质量判定结果，并在根据ETL处理日志确定所述ETL任务失败时，根据所述ETL处理日志和目标数据中携带的标记信息从所述数据仓库中确定出所述脏数据，并对所述脏数据进行清理，从而进一步提高了对ETL数据质量判定的准确性，并通过质量判定结果进行反馈，及时发现ETL处理过程中的问题，保证了输出数据的准确性。
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公开(公告)号：CN114757935B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202210482010.8
申请日：2022-05-05
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 山东大学 , 青岛海尔智能技术研发有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/12 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种钢铁冷轧退火炉元器件多目标自动测温与预警方法，涉及金属冶炼技术领域，包括以下步骤：采集退火炉关键元器件图像数据、退火炉元器件目标检测算法开发、退火炉元器件图像语义分割算法开发和分析各个元器件的历史温度，设计温度异常检测算法。基于红外热成像摄像头和人工智能技术相结合的自动温度监测系统，并采用基于机器视觉技术的目标检测和图像语义分割算法，获得实时设备元器件图像。在获取现场实测数据的基础上，基于红外热成像摄像头获取关键元器件的实时温度数据，并开发温度异常检测算法，从而判断设备的运行状态并及时对设备异常进行预警。
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公开(公告)号：CN114943689B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202210459349.6
申请日：2022-04-27
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 山东大学 , 青岛海尔智能技术研发有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的钢铁冷轧退火炉元器件检测方法，涉及工业生产技术领域。采用高精度的FasterR‑CNN检测模型，主干网络采用ResNet50网络，并加入特征金字塔来捕捉不同尺度的特征信息，提高了检测的准确率。本发明针对炼钢设备标注人力物力成本过大的问题和半监督学习时元器件的类别不平衡导致预测有偏差的问题，采用了半监督学习目标检测方法—无偏教师方法，先用有标注的数据单独训练教师模型，之后教师生成伪标签来训练学生模型，学生模型通过EMA算法来逐步更新教师模型。通过半监督学习无偏教师目标检测方法，实现了在仅有少量标注数据训练情况下，对钢铁冷轧退火炉元器件进行精准检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114548946B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210217402.1
申请日：2022-03-07
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种钢铁冶金行业废钢质检环节一车多点卸货交互系统，包括设置在废钢卸货间中各卸货点的刷卡一体机终端；刷卡一体机终端包括开始刷卡模块、暂停卸货模块、继续卸货模块、结束卸货模块和确认结果模块；开始刷卡模块、暂停卸货模块、继续卸货模块、结束卸货模块和确认结果模块均与所述服务器相连，服务器用于为待卸货的车辆在废钢卸货间中分配车道，并进行车辆卸货全过程的操作记录、数据保存、信息回溯查看和数据分析。本发明通过信息化的手段，对一车多点卸货过程中的各个环节的操作及信息进行记录和整合，实现了卸货环节的信息化管理。
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公开(公告)号：CN115100403A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210515716.X
申请日：2022-05-11
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的废钢料型占比识别方法，包括以下步骤：步骤一、基于深度残差网络和注意力模块构建特征提取主干网络，通过主干网络对给定废钢图像进行多尺度特征提取，得到有效特征层和基础特征层；步骤二、融合有效特征层和基础特征层进行特征融合得到融合特征层，通过融合特征层预测每个像素点的废钢类别，得到废钢料型的语义特征信息；步骤三、融合基础特征信息和语义特征信息，预测不同类型废钢的占比；本发明提出的废钢特征提取主干网络，结合深度残差网络和注意力机制，能够提取更深层次的不同类型废钢特征，同时注意力机制使废钢料型特征提取过程中更能关注不同类型废钢特征，从而废钢料型特征提取过程更加有效。
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公开(公告)号：CN114639063A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210402772.2
申请日：2022-04-18
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 山东大学 , 青岛海尔智能技术研发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度图像解析的一体化废钢判级与异物预警方法，涉及金属处理技术领域。利用卸货车辆总体信息和对比学习方法构建先验知识库，对每层抓取的废钢图像进行大类划分，结合先验知识和划分结果，有针对性的引导验质过程调用不同的验质模型进行种类识别。同时引入空洞卷积策略，能扩大视觉感受野，并据此构建了可以提取多尺度信息的编码器和解码器结构。通过FPN网络对图像进行卷积抽取特征，再对不同层次的特征图使用基于通道注意力与空间注意力的反复注意力机制进行增强，以凸显图像中异物和杂质区域。
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公开(公告)号：CN113111837B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110447507.1
申请日：2021-04-25
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东大学 , 河钢数字技术股份有限公司 , 河钢集团有限公司
Abstract: 一种基于多媒体语义解析的监控视频智能预警方法，通过建立跨模态语义对齐模型对视频中所包含的复杂对象与交互进行准确理解，并生成视频片段时空位置图和视频语义树，另一方面，引入基于双向长短时记忆网络的文本编码模块，对查询语句中的文本语义进行深刻理解与表征。实现多模态特征向共空间的特征映射与融合，并利用语义剪枝策略，粗粒度筛选出精炼的“视频片段‑查询语句”对，进行细粒度语义匹配计算，从而确保跨模态视频定位的精度与效率。
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公开(公告)号：CN113111959A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110446459.4
申请日：2021-04-25
Applicant: 山东省人工智能研究院 , 山东大学 , 河钢数字技术股份有限公司 , 河钢集团有限公司
Abstract: 一种基于时序表征学习的安全隐患分类方法，通过基于时序表征的分类模型对时序变化趋势、时序上下文信息进行综合理解，能够对时序特征进行增强表征，从而提高分类精度，能够基于注意力机制，对时间序列的重要时序特征进行有效的标识，实现分类可解释性。并利用注意力机制对分类结果进行具有可解释性的数据可视化。
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