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公开(公告)号：CN114782773A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210406482.5
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
IPC: G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于树型层进网络的不平衡废钢样本判级方法，涉及金属处理技术领域。该基于树型层进网络的不平衡废钢样本判级方法，能够解决现有废钢判级数据集中所存在的严重长尾效应，从而避免严重偏差的预测结果，提升模型整体预测的无偏性。通过融合动态记忆模块中所存储的各类代表性特征，从而增强当前目标的特征表示，进一步提升了整体模型的预测准确度。通过树型分类网络显示挖掘不同类别间的显著型差异与微小型差异，提升了模型对尾部谓词的整体泛化能力。
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公开(公告)号：CN114926483B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202210628082.9
申请日：2022-06-06
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06T7/11 , G06T7/136 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于区域分割联合Yolov5的废钢判级方法，采用Mask R‑CNN分割模型，将车厢与背景进行分割，通过改进Yolov5的检测头，提取出每个分割区域特征即该区域料型类别和所属料型置信度，在训练时候，通过反传分割区域的分类loss和sigmoid置信度乘积，来训练网络，在推理时候，输入原图后，直接输出每个区域的类别和置信度，通过预设阈值，过滤掉无效区域即填充灰度区域，最后计算出整车车厢废钢类型以及其占比；吸取了分类网络和检测网络各自优点，在速度上和精度上都有良好的效果，本发明不仅不会漏区域，还会将模型训练侧重点加持到分类模型，网络模型更易收敛。
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公开(公告)号：CN114625357A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210375277.7
申请日：2022-04-11
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F8/34
Abstract: 本发明公开了一种基于二维组件多交互技术的可视化编排平台，涉及数据处理技术领域。通过图形、表格、地图、按钮、文本、翻牌器、媒体、3D模型等组件与交互事件结合，在可视化平台中构建与用户心理映射模型一致的大屏，直观的展示企业数据、工业设备、工作流程的真实情况。对多种数据源的实时采集，支持多种数据源采集与绑定，通过数字化的手段对实体对象作业过程、产生数据进行动态分析、展示；以数据形式为企业生产现状进行分析，为企业后续发展提供支撑。
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公开(公告)号：CN114049543A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111357651.2
申请日：2021-11-16
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卸料变化区域自动识别方法，采用MaskR‑CNN算法实现快速识别视频图像里废钢车厢的位置，并对其进行实例分割，采用YOLO‑v4算法追踪废钢卸料抓斗，自动获取抓斗抓取废钢后车厢图像，通过高斯混合模型识别车厢中废钢变化区域。本发明解决了废钢验质人员在废钢卸料验质过程中缺乏评估废钢质量依据的问题，提升了废钢验质人员对废钢评估的效率及准确性。
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公开(公告)号：CN112231313A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011222199.4
申请日：2020-11-05
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06K9/62 , G06Q10/04 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种钢厂多源环境数据融合的方法，包括以下步骤：S1：对钢厂内多源环境数据进行采集，并存储进源数据库；所述多源环境数据包括钢厂生产排放监测数据、钢厂生产数据和钢厂当中的物流数据；S2：对采集到的多源环境数据进行预处理，预处理包括对数据的格式、时间及属性进行统一的分类；S3：将经过预处理的数据进行关联，得到关联矩阵；S4：基于BP神经网络方法，将关联得到的环境数据与钢厂生产数据进行融合。本发明通过大数据技术实现多源的环境数据融合，解决钢厂内环境数据来源广泛、复杂与数据异构问题，为一小时内钢厂生产及空气质量预测提供数据支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119643568A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510179828.6
申请日：2025-02-19
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 雄安威赛博智能科技有限公司 , 河北沃享信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种钢材检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及材料分析领域，首先将预设材料涂敷在经过夹杂物腐蚀处理后的钢材表面，并进行加热，由于夹杂物腐蚀处理能够腐蚀钢材中的夹杂物，使得钢材表面产生缺陷，因此涂敷加热处理后钢材表面因夹杂物腐蚀导致的缺陷处填充有该预设材料，再对涂敷加热处理后的钢材表面进行图像采集处理，采集钢材表面图像，并识别钢材表面图像，确定钢材表面是否存在因夹杂物被腐蚀导致的缺陷，即确定钢材是否存在夹杂物。本实施例利用钢材表面图像可以实现对钢材中夹杂物的自动化检测，大大提高了对钢材中的夹杂物的检测精度和效率，由此可以进一步提升材料性能，降低质量风险。
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公开(公告)号：CN114926483A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210628082.9
申请日：2022-06-06
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于区域分割联合Yolov5的废钢判级方法，采用Mask R‑CNN分割模型，将车厢与背景进行分割，通过改进Yolov5的检测头，提取出每个分割区域特征即该区域料型类别和所属料型置信度，在训练时候，通过反传分割区域的分类loss和sigmoid置信度乘积，来训练网络，在推理时候，输入原图后，直接输出每个区域的类别和置信度，通过预设阈值，过滤掉无效区域即填充灰度区域，最后计算出整车车厢废钢类型以及其占比；吸取了分类网络和检测网络各自优点，在速度上和精度上都有良好的效果，本发明不仅不会漏区域，还会将模型训练侧重点加持到分类模型，网络模型更易收敛。
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公开(公告)号：CN114862055A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210622952.1
申请日：2022-06-01
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源数据驱动的钢铁企业高炉煤气预测方法，步骤一：建立包含高炉煤气发生量、高炉煤气消耗量及其影响因素的实时数据库；步骤二：对步骤一生成的CSV文件进行预处理；步骤三：对原始数据进行数据分析，计算煤气量与其所有潜在影响因素的相关系数；步骤四：制作相应的训练样本，并划分训练数据集、验证数据集和测试数据集；步骤五：使用一维卷积神经网络和循环神经网络，对高炉煤气产生量和高炉煤气消耗量及其主要影响因素进行特征提取操作；本发明通过将卷积神经网络和循环神经网络应用到高炉煤气产消量的预测上，利用煤气历史量和主要影响因素相结合的多源数据进行驱动，实现了全自动、低误差率的实时动态煤气量预测。
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公开(公告)号：CN114548946A
公开(公告)日：2022-05-27
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：CN112529545A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011624703.3
申请日：2020-12-31
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/2457 , G06F16/28 , G06F9/54
Abstract: 本发明公开了一种基于微服务模式的动态部署工作流的系统及方法，系统包括动态表单前端模块、动态表单后台接口模块、动态表单数据库表生成模块、流程前端模块、流程后台接口模块、流程后台生成模块、Kafka消息队列模块、Jenkins的部署模块、人员组织管理模块、登录注册审批模块和流程后台审批模块。本发明通过拖拉拽的方式实现工作流，极大的节约了人力、物力和财力，简化了开发步骤，使寻常人都可以方便的使用此方法，提高了工作效率。
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