公开(公告)号：CN113033620A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110240838.8

申请日：2021-03-04

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 王欣 ,  秦斌 ,  高振洋 ,  秦羽新

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T5/00 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明针对回转窑产品质量分类模型仅仅对单一或者几个关键过程参数的识别优化导致整体模型的分类结果准确率与容错率低的问题，通过随机森林(Random Forest，简称RF)算法来对产品质量的各种状态级别进行分类识别，从而可以达到生产过程中对最终产品的质量进行预测。通过改进的卷积神经网络模型LeNet‑5对回转窑烧成带火焰进行图像特征提取，并将提取的特征分类结果与窑头温度、烧成带温度、窑尾温度、窑尾负压为数据集作为RF的输入，将回转窑产品质量划分为5个等级，最后通过RF对产品质量进行识别。本发明不仅可以有效的提高识别模型的鲁棒性和回转窑产品质量分类结果准确率，同时实现了人机物多信息融合的网络信息融合。

公开(公告)号：CN113033620B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202110240838.8

申请日：2021-03-04

Applicant: 湖南工业大学

Inventor： 王欣 ,  秦斌 ,  高振洋 ,  秦羽新

IPC: G06K9/62 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/04 ,  G06T5/00 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明针对回转窑产品质量分类模型仅仅对单一或者几个关键过程参数的识别优化导致整体模型的分类结果准确率与容错率低的问题，通过随机森林(Random Forest，简称RF)算法来对产品质量的各种状态级别进行分类识别，从而可以达到生产过程中对最终产品的质量进行预测。通过改进的卷积神经网络模型LeNet‑5对回转窑烧成带火焰进行图像特征提取，并将提取的特征分类结果与窑头温度、烧成带温度、窑尾温度、窑尾负压为数据集作为RF的输入，将回转窑产品质量划分为5个等级，最后通过RF对产品质量进行识别。本发明不仅可以有效的提高识别模型的鲁棒性和回转窑产品质量分类结果准确率，同时实现了人机物多信息融合的网络信息融合。