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公开(公告)号:CN115496730A
公开(公告)日:2022-12-20
申请号:CN202211174805.9
申请日:2022-09-26
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/22 , G06V10/28 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的不同类型废钢异物检测方法,包括步骤:采集废钢回收过程中废钢车卸货时的图像数据;利用Mask R‑CNN算法模型提取图像数据中废钢所占像素区域,对废钢区域进行预处理;对废钢异物进行分类,并基于废钢异物的类别,利用注意力机制和YOLOv5‑L算法构造多尺度废钢异物检测模型;利用训练好的废钢异物检测模型,对废钢回收过程中不同类型的废钢异物进行检测。本发明通过构建多尺度废钢异物检测模型,完成在废钢回收过程中对不同类型废钢异物进行检测。
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公开(公告)号:CN115546128A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202211158295.6
申请日:2022-09-22
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于计算机视觉的智能化电石发气量计算方法,包括步骤:采用电石出炉识别模型对摄像头视频流进行打样棒自动识别,抓取含有电石的图片;采用图片质量判定模型对含有电石的图片进行质量判定并进行筛选;将筛选后的图片通过分割模型进行分割,去除电石周边干扰像素;采用发气量计算模型对分割后的电石图片进行发气量值计算;采用发气量纠正模型对分割后的电石图片进行电石等级检测,对电石不同区域对应等级给出对发气量值进行矫正的发气量修正值;采用发气量加权计算模型,通过结合当前电石炉配料比以及计算出的发气量值和发气量修正值,计算出最终的发气量值。本发明能够对出炉打样棒电石进行实时发气量计算。
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