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公开(公告)号：CN115658261A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211298514.0
申请日：2022-10-23
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F9/48
Abstract: 本发明公开了基于有向无环图的任务编排调度系统，包括任务触发器、流程解析引擎、任务启动器、任务加载器、任务执行器、任务总线；任务触发器，任务流的启动者，负责启动任务执行流；规则解析引擎，负责解析使用者配置的规则，本发明能够解除依赖超时风险；在上游某个任务超时，不会因为等待该任务而导致其他的任务无法执行带来的请求保持问题，提高服务器CPU使用效率；能够节省开发成本；性能提升；释放主线程的请求等待问题，在上游接口请求耗时越不均匀，中台接口请求越复杂时，能体现本技术的性能优势；能够提高效率；适用于海量数据的复杂业务场景，可以更好的匹配复杂的业务场景，让整个任务编排根据业务可以实现模块化管理。
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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：CN118674696A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410732284.7
申请日：2024-06-06
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/771 , G06V10/30 , G06V10/34
Abstract: 本发明公开了基于多元高斯分布建模的无监督碗粥表面缺陷检测方法，涉及碗粥产品检测技术领域，该基于多元高斯分布建模的无监督碗粥表面缺陷检测方法，包括以下步骤：S1：碗粥图像预处理，针对处理后的图像进行特征提取；特征提取的具体步骤包括：加载预训练的多元高斯分布无监督学习模型；设置中间特征层的输出，注册钩子函数，提取模型中不同层的特征；首次提出了基于多元高斯分布的无监督学习模型，并将其应用于碗粥流水产线的表面缺陷检测。与传统模型相比，它有效提高了异常检测的准确性和效率，无需标注数据，能自动学习并识别图像特征。利用预训练模型自主提取关键特征，简化了处理流程，且对新型或未知缺陷具有更强的适应性。
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公开(公告)号：CN118673200A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410780041.0
申请日：2024-06-17
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/953 , G06F16/9538 , G06F40/205 , G06F40/279 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种自动持续采集网络数据微调大语言模型的方法，涉及软件开发技术领域，该自动持续采集网络数据微调大语言模型的方法，包括以下流程：所述度任务的创建与配置、基于搜索引擎的主题内容抓取、页面主体内容解析、固定地址的页面内容抓取、清洗内容数据、内容分句、分段组合、关键词的提取、构建训练服务、生成训练数据并推送、执行大语言模型训练，该自动持续采集网络数据微调大语言模型的方法，通过可视化操作使用户自由上传含有自定义内容的文件，再以自动化的处理、清洗、解析流程将自定义内容投喂给大语言模型中，使大语言模型的训练过程更加方便、简洁、易懂，减轻了专业技术人员操作大语言模型的训练流程。
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公开(公告)号：CN118585497A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410740264.4
申请日：2024-06-07
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种从文件中提取数据微调大语言模型的方法，涉及软件开发技术领域，一种从文件中提取数据微调大语言模型的方法，此方法使得用户在前台可视化界面上传文件，后台服务端自动将文件的内容提取并生成训练数据推送至大语言模型中，通过编写前台可视化界面实现用户任意文件的上传下载功能，使用Java搭建后台服务端将文件包含内容提取并存储，支持文件格式有Word、Excel、Pdf等十余种；之后将文件内容清洗并按分隔符分割成一条条的语句，再根据实际的大语言模型训练场景需要将语句拼接为大小合适的段落；将段落的关键词提取出来并保存，使用Python搭建执行微调大语言模型的训练服务，接成完整报文推送给训练服务，执行具体的大语言模型训练工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118277579A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410237412.0
申请日：2024-03-01
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
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请适用于智能问答技术领域，提供了一种钢铁领域智能交流的实现方法、装置、终端设备及介质，包括：构建钢铁领域知识库，并对钢铁领域知识库的数据进行处理，形成训练数据；钢铁领域知识库的数据包括钢铁领域的专业知识；利用训练数据训练预先设计的生成式大语言模型，得到训练好的生成式大语言模型；利用LOMO方法与lora方法，对训练好的生成式大语言模型进行微调，得到更新的生成式大语言模型；获取钢厂的提问信息，并将提问信息输入更新的生成式大语言模型，生成对应的钢铁生产方案和建议。本申请能够通过自我优化机制，不断地更新和完善模型的知识和能力，活地生成钢铁领域的各种文本，使模型能够适应钢铁领域的变化和发展，满足用户的不同需求。
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公开(公告)号：CN117218093A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311217797.6
申请日：2023-09-20
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 河钢集团有限公司 , 石家庄钢铁有限责任公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本申请适用于金相检测技术领域，提供了金相碳化物检测方法、装置及终端设备，该方法本发明实施方式公开了一种金相碳化物检测方法，包括：首先获取待检测图像；然后对所述待检测图像做平滑和滤波处理，得到待检测图像的可疑区域；接着对所述待检测图像的可疑区域进行碳化物检测，得到多个等级判别；最后对多个所述等级判别进行融合，得到碳化物判级。本发明实施方式通过图像分析，确定金相碳化物的可疑区域，并针对可疑区域获取高倍图像，并基于高倍图像进行评级，因此评级结果准确可靠，提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN116681647A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310429186.1
申请日：2023-04-20
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 青岛河钢新材料科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06V10/764
Abstract: 本申请适用于彩涂板检测技术领域，提供了一种基于无监督生成式的彩涂板表面缺陷检测方法和装置。该方法包括：通过线阵相机采集彩涂板的待识别图像；从待识别图像中提取有效区域，通过彩涂板花纹图案分类模型识别有效区域的彩涂板花纹类型；基于无缺陷的图像样本搭建CFLOW模型，并对CFLOW模型进行训练得到缺陷检测模型；根据彩涂板花纹类型和有效区域，利用缺陷检测模型进行彩涂板缺陷检测，输出缺陷区域坐标；基于缺陷区域坐标从待识别图像中提取缺陷区域，将缺陷区域输入缺陷类型分类分级模型，得到彩涂板的缺陷类型和级别。本申请相较于传统基于图像特征如边缘提取等方法，具有较强的抗干扰能力和较高的缺陷检出率。
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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
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。
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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
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。
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