公开(公告)号：CN117313529A

公开(公告)日：2023-12-29

申请号：CN202311249921.7

申请日：2023-09-26

Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 ,  河钢雄安数字科技有限公司

Inventor： 李玉涛 ,  苗海涛 ,  袁海燕 ,  来博文 ,  张丛灿 ,  陈云朋 ,  韩建辉 ,  刘培培 ,  刘立环 ,  刘丽冉

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  C21C5/32

Abstract: 本发明提供了一种转炉炼钢吹氧量预测方法、电子设备及存储介质。本发明属于预测技术领域，该方法包括：获取第一吹氧阶段的第一检测数据，将第一检测数据输入至预设的吹氧量预测模型中，预测得到第二吹氧阶段的吹氧量；获取第二吹氧阶段的第二检测数据，根据第二检测数据判断钢水是否达到出钢要求；第二检测数据包括第二次副枪检测获得的数据；若钢水没有达到出钢要求，则将第二检测数据和第一检测数据输入至吹氧量预测模型中，预测得到补吹阶段的吹氧量。本发明通过预设的吹氧量预测模型可以实现吹氧量的自动预测，提高了吹氧量预测的准确度和稳定性，且本发明仅需一个吹氧量预测模型即可完成两个阶段的吹氧量的预测，减少了内存资源的占用。

公开(公告)号：CN116310725A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310279192.3

申请日：2023-03-21

Applicant: 河钢数字技术股份有限公司

Inventor： 郝俊峰 ,  李玉涛 ,  陈云朋 ,  魏中来 ,  孙利民 ,  韩建辉 ,  刘培培 ,  来博文 ,  袁海燕

IPC: G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供一种电石打样状态的检测方法、装置及电子设备。该方法包括：获取电石打样过程中历史图像，以及与各历史图像对应的电石打样状态。基于历史图像和电石打样状态，进行神经网络训练，得到第一预测模型。以第一预测模型为教师模型，基于教师模型和学生模型的检测精度，对学生模型进行多尺度知识蒸馏训练，将训练得到的学生模型确定为电石打样检测模型；获取电石打样过程的实时图像，并将实时图像输入电石打样检测模型，得到电石打样的实时状态。本发明基于历史图像和打样状态训练第一预测模型，经知识蒸馏训练得到简化后的学生模型。基于简化后的学生模型对电石打样检测，提升了电石打样状态识别的效率，实现了电石打样实时检测。

公开(公告)号：CN115034326A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210710798.3

申请日：2022-06-22

Applicant: 河钢数字技术股份有限公司

Inventor： 申培 ,  李玉涛 ,  李宏鹏 ,  林亚团 ,  袁海燕 ,  陈云朋 ,  冯兴 ,  韩文波

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多任务增益回归的废钢异物扣重学习方法，采用MTSN预测模型，并采用Embedding模块实现数据连续向量表示，采用层级条件下的多层感知网络实现数据学习，分别生成认知数据损失度量和离散废钢等级数据的损失度量，最后采用MTL多任务自动学习权重机制，关注相关性大的变量，弱化相关性小的变量，实现自动调节权重系数；本发明中的多层级回归网络，根据数据类型的不同，分别训练，对具有不确定性影响力的数据，单独计算特征影响因子，提高数据的表征能力，能够解决数据表征能力差的问题；本发明中的数据增益网络，初始化权重，计算数据预测参数，迭代训练，转化权重系数为增益系数。

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

Inventor： 来博文 ,  陈云朋 ,  程佳鹏 ,  葛春红 ,  宋涛 ,  明勇杰 ,  韩建辉 ,  袁海燕

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。

公开(公告)号：CN115937797A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211663849.8

申请日：2022-12-23

Applicant: 河钢数字技术股份有限公司

Inventor： 袁海燕 ,  来博文 ,  韩建辉 ,  吴旭哲 ,  张楠 ,  郝俊峰 ,  张丛灿 ,  徐瑛琦

IPC: G06V20/54 ,  G06V10/25 ,  G06V10/62 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明提供一种基于车辆轨迹的配料预警方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：获取目标区域的实时监控视频；基于YoloX车辆检测网络和KCF核相关滤波算法识别实时监控视频中的车辆轨迹；基于车辆轨迹确定目标区域中的实时配料配比，并基于实时配料配比进行配料预警。本发明能够确定实时配料配比，在实际配料与配料需求不符时能够及时预警，避免不良后果。