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公开(公告)号：CN119779849B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510265117.0
申请日：2025-03-07
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: 本发明提供一种碳化物演变实时监测方法、装置、终端及存储介质，涉及材料变形测量技术领域。该方法包括：获取金属样品进行原位拉伸过程中不同拉伸阶段的多张图像；其中，金属样品进行了表面改性和荧光标记；识别各张图像中的荧光强度梯度；将每张图像的荧光强度梯度转化为应力数值，得到该图像中金属样品表面的应力分布，以基于各张图像中金属样品表面的应力分布得到金属样品的碳化物演变监测结果。本发明能够实现碳化物演变过程及对基体和力学性能影响的实时可视化。
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公开(公告)号：CN118709165A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410862988.6
申请日：2024-06-28
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明适用于数据权限技术领域，提供了一种基于RBAC模式的数据权限的设计方法，包括RBAC模型，传统RBAC模型中，用户和角色之间是多对多的关系，一个用户可以被赋予若干角色，一个角色也可以被赋予若干用户，所述S1、基于RBAC模型的数据权限架构设计：传统应用中仅涉及应用的功能权限，依据RBAC模型在功能权限的基础上增加数据权限的设计，本发明一种基于RBAC模式的数据权限的设计方法，应用系统除原有的功能权限外，增加了对于用户数据细粒度行级别的数据权限控制，即功能权限可以实现控制整个模块菜单页面的显示隐藏，数据权限可以实现各模块数据的无权限(不可见)、只读权限、读写权限等。
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公开(公告)号：CN116468010A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310171452.5
申请日：2023-02-27
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F40/174 , G06F40/18 , G06F40/186
Abstract: 本发明提供一种报表生成方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：根据报表扩展规则文件生成报表模板；其中，报表扩展规则文件包括单元格定义和单元格关联关系，单元格定义包括维度字段和指标字段，维度字段用于指示单元格的名称，指标字段用于指示单元格的数值类型，单元格关联关系用于指示每个单元格与其他单元格之间的逻辑关系；根据单元格定义，在用户提供的原始数据库中查找需要的数据并拷贝至报表模板，得到初始报表；根据单元格关联关系，计算初始报表中各子格的值，得到目标报表；其中，子格为引用其他单元格的单元格。本发明能够根据用户提供的各类报表格式，自动对应生成报表，具有更强的灵活性。
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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：CN117349416A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311305811.8
申请日：2023-10-10
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: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/38 , G06N5/022 , G06F40/216
Abstract: 本发明提供一种炼钢知识的精细回答方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：对用户输入的炼钢问题进行文本向量化，得到问题向量；将问题向量与炼钢知识向量库中的知识向量进行相似度匹配，得到炼钢问题的相关知识；其中，炼钢知识向量库基于炼钢知识库生成；基于炼钢语言大模型对炼钢问题的相关知识进行语法和逻辑处理，得到炼钢问题对应的回答内容；其中，炼钢语言大模型基于炼钢知识库数据集对通用型语言大模型进行微调得到，炼钢知识库数据集包括多条炼钢知识样本，每条炼钢知识样本具有联合主题和知识标签，联合主题基于炼钢知识的标题、段落主题、段内TF‑IDF关键词和相关知识生成。本发明能够提高炼钢辅助的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116431668A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310427332.7
申请日：2023-04-20
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/242 , G06F9/48 , G06F16/25
Abstract: 本发明提供一种基于元数据采集的数据血缘分析方法、装置及电子设备。该方法包括：建立元数据的采集任务，并基于采集任务采集目标数据库的元数据；通过ANTLR分析目标数据库的结构化查询语言sql语句，得到语法树ParseTree；对ParseTree进行遍历，得到采集的元数据的血缘数据和血缘数据的元数据；将血缘数据的元数据和采集的元数据进行校验，得到校验后的血缘数据；基于图可视化引擎AntV/X6对校验后的血缘数据进行血缘分析，得到采集的元数据的血缘图。本发明能够快速高效地梳理出数据间的关系，减少原先关系型数据库手动查找定位元数据繁琐的步骤，提高追溯有问题数据的来源的效率。
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公开(公告)号：CN115546792A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211298321.5
申请日：2022-10-23
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06V30/146 , G06V30/148 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的数据采集方法及系统，方法包括以下步骤：获取系统内部或系统外部的图像数据；对传输至系统中的图像数据进行监控；对输入至系统中的图像数据进行预处理；定位出输入图像中的文字区域并生成包含文字区域的文本框；将文本框矫正为矩形框，并进行文本方向判断和校正；从矫正后矩形框中的文字区域识别出图像中文字内容；将识别出的文本信息转化为结构化数据并进行存储。本发明实现了应用系统界面自动截图、自动捕捉新增图像文件、自动提取图像中文本信息并将文本信息写入数据库或接口，整个过程免除人为操作，实现大量图像信息自动化处理，大大提高了数据采集的工作效率，节约了各方面的人力物力财力。
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公开(公告)号：CN114691793A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210366646.6
申请日：2022-04-08
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于统一平台的主数据管理方法，涉及数据管理方法技术领域。所述管理方法包括：数据接收模块：用于接收子系统现有产品的初始信息，包括产品的名称及产品的原始参数；编码模块：以特定的命名规则对所述产品的原始参数进行命名，形成产品的唯一编码，并输入到主系统中，每一个编码仅对应一个产品，产品的唯一编码与产品的原始参数之间可以通过特定的映射路径相互转化；解码模块：将产品的唯一编码按照映射路径转化为产品的原始参数，并输出到子系统中。该基于统一平台的主数据管理方法，子系统和主系统之间产品可以互相转码映射，便于统一统计信息、分配资源。
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公开(公告)号：CN112528121A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011624214.8
申请日：2020-12-31
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/172 , G06F16/182 , G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F40/279
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式存储的爬虫爬取数据统计方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1：将利用爬虫程序从网页中抓取的文件临时存储入Kafka中；步骤2：对Kafka中临时存储的爬虫抓取文件进行文件类型和文件大小的统计，并将统计结果存储入Redis中；步骤3：将统计完类型和大小的爬虫爬取文件上传到FastDFS中，并记录FastDFS返回的每一条文件的存储路径；步骤4：对FastDFS中存储的爬虫爬取文件根据文件类型对文件进行分词，并将分词后的结构化数据存入ElasticSearch中。本发明能够对爬虫爬取的不同文件类型进行类型和大小统计，最终的结构化数据存放在Elasticsearch中，方便日后的检索和查阅或是进一步的数据挖掘。
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公开(公告)号：CN119359734B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411943080.4
申请日：2024-12-27
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
IPC: G06T7/00 , G06T7/62 , G06T17/00 , G06V10/764 , G06V10/70
Abstract: 本申请提供一种钢表面缺陷分析方法、装置、终端及存储介质，涉及钢材分析技术领域。该方法包括：获取目标钢试样各层表面的第一图像和第二图像，第一图像为目标钢试样每层表面的初始图像，第二图像为目标钢试样每层表面腐蚀后的图像；分别将各层的第一图像和第二图像输入缺陷边界点生成模型中，输出相应层的缺陷边界点；基于所有缺陷边界点，确定目标钢试样的缺陷三维边界点数据图像，并将目标钢试样的缺陷三维边界点数据图像输入缺陷类型判别模型中，确定目标钢试样的缺陷类型，缺陷类型判别模型基于机器学习算法构建得到。本申请能够更精确地捕捉和识别钢表面的缺陷，且提高检测效率。
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