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公开(公告)号：CN118314289B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410732968.7
申请日：2024-06-07
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目红外图像的高炉料面三维重建方法及装置，包括：通过两台红外成像仪采集高炉料面红外图像并预处理；通过相机标定获得两台红外成像仪的内外参数以及畸变系数，对预处理后的高炉料面红外图像进行立体校正；使用改进后的AD‑Census算法对立体校正后的高炉料面红外图像进行立体匹配，根据匹配点横坐标差值计算左右两幅高炉料面红外图像中的一幅图像上每个像素点的视差；根据视差和相机内外参数并结合三角测量原理计算每个像素点的深度；根据深度绘制三维曲线，得到高炉料面的三维重建结果。克服炉内高温高压高粉尘的恶劣环境，不易受粉尘等杂质干扰，同时保持较高精度，具有一定适用性与可靠性。
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公开(公告)号：CN116703834B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202310577405.0
申请日：2023-05-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/30 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 及分级具有较好的效果和实用价值。本发明公开了一种基于机器视觉的烧结点火强度过高判断、分级方法及装置，该方法包括：获取烧结料面图像数据集，所述烧结料面图像数据集包括训练数据、验证数据和测试数据，并对所述训练数据和验证数据标注裂纹区域；搭建改进DeepLabV3+语义分割网络模型，所述改进DeepLabV3+语义分割网络模型为在DeepLabV3+语义分割网络中用MobileNetV2替换原主干网络，并增加并行卷积和串行卷积结构；利用所述训练数据和验证数据对所述改进DeepLabV3+语义分割网络模型进行训练；将所述测试数据输入到训练后的改进DeepLabV3+语义分割网络模型(56)对比文件Xin Wang 等.Real-time Blast FurnaceMonitoring based on Temporal Sub-modeRecognition《.2022 IEEE InternationalInstrumentation and MeasurementTechnology Conference (I2MTC)》.2022,全文.敖焕轩;李煊鹏;张为公.高效率图片语义分割网络的研究与设计.测控技术.2018,(第11期),全文.高建瓴;韩毓璐;孙健;冯娇娇.基于DRN和空洞卷积的图像语义分割算法改进.软件.2020,(第09期),全文.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118314289A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410732968.7
申请日：2024-06-07
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目红外图像的高炉料面三维重建方法及装置，包括：通过两台红外成像仪采集高炉料面红外图像并预处理；通过相机标定获得两台红外成像仪的内外参数以及畸变系数，对预处理后的高炉料面红外图像进行立体校正；使用改进后的AD‑Census算法对立体校正后的高炉料面红外图像进行立体匹配，根据匹配点横坐标差值计算左右两幅高炉料面红外图像中的一幅图像上每个像素点的视差；根据视差和相机内外参数并结合三角测量原理计算每个像素点的深度；根据深度绘制三维曲线，得到高炉料面的三维重建结果。克服炉内高温高压高粉尘的恶劣环境，不易受粉尘等杂质干扰，同时保持较高精度，具有一定适用性与可靠性。
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公开(公告)号：CN118398124A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410561531.1
申请日：2024-05-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G16C20/70 , G16C20/10 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/25 , G06F18/211 , G06N3/0442 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于在线融合的高炉炉喉温度估计方法及装置、电子设备，包括：将高炉设备参数和布料矩阵作为输入，计算高炉内各层料面形状及各层矿焦比参数；根据高炉的多时间尺度特性，将高炉主参数、炉喉测温点数据和矿焦比参数划分得到高、低频数据集，并分别进行特征重要性筛选；通过特征筛选后的低频数据集训练支持向量回归器，得到低频炉喉温度估计模型，通过特征筛选后的高频数据集训练集成门控循环单元网络，得到高频炉喉温度估计模型；将待测低频数据集和高频数据集分别作为不同炉喉温度估计模型的输入，得到低频炉喉温度估计值和高频炉喉温度估计值，通过在线融合网络，得到最终的高频温度估计值，实现了高频实时估计。
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公开(公告)号：CN116703834A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310577405.0
申请日：2023-05-22
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/30 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的烧结点火强度过高判断、分级方法及装置，该方法包括：获取烧结料面图像数据集，所述烧结料面图像数据集包括训练数据、验证数据和测试数据，并对所述训练数据和验证数据标注裂纹区域；搭建改进DeepLabV3+语义分割网络模型，所述改进DeepLabV3+语义分割网络模型为在DeepLabV3+语义分割网络中用MobileNetV2替换原主干网络，并增加并行卷积和串行卷积结构；利用所述训练数据和验证数据对所述改进DeepLabV3+语义分割网络模型进行训练；将所述测试数据输入到训练后的改进DeepLabV3+语义分割网络模型中，得到分割结果，根据所述分割结果判断烧结点火强度过高情况的存在与否及其分级。本发明通过有效检测裂纹对烧结点火强度过高的判断及分级具有较好的效果和实用价值。
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公开(公告)号：CN115578612B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202211241185.6
申请日：2022-10-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/30 , G06V10/28 , C21B5/00 , C21B7/24
Abstract: 本发明公开了一种基于标志物目标检测的高炉炉顶布料阶段识别方法及装置。该方法利用炉顶红外热像仪，根据不同布料阶段下高炉炉顶红外图像的特征选择标志物，建立炉顶标志物目标检测模型，结合目标检测结果和高炉布料规律提出高炉炉顶布料阶段判定条件，实现对高炉布料阶段的识别。本发明将炉顶布料阶段识别问题转换为标志物目标检测问题，实现对高炉布料阶段的自动识别。在高炉生产运行过程中，本发明提供的方法能够实现对布料阶段的高精度有效动态识别，为确保高炉的正常运行提供了重要的炉顶布料信息。
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公开(公告)号：CN115578612A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211241185.6
申请日：2022-10-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/30 , G06V10/28 , C21B5/00 , C21B7/24
Abstract: 本发明公开了一种基于标志物目标检测的高炉炉顶布料阶段识别方法及装置。该方法利用炉顶红外热像仪，根据不同布料阶段下高炉炉顶红外图像的特征选择标志物，建立炉顶标志物目标检测模型，结合目标检测结果和高炉布料规律提出高炉炉顶布料阶段判定条件，实现对高炉布料阶段的识别。本发明将炉顶布料阶段识别问题转换为标志物目标检测问题，实现对高炉布料阶段的自动识别。在高炉生产运行过程中，本发明提供的方法能够实现对布料阶段的高精度有效动态识别，为确保高炉的正常运行提供了重要的炉顶布料信息。
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