[发明专利]一种高炉崩料预测方法有效
| 申请号： | 201910811704.X | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110633657B | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 储岳中 | 申请（专利权）人： | 苏州艾铭森科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/764;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/20 |
| 代理公司： | 苏州佳博知识产权代理事务所(普通合伙) 32342 | 代理人： | 唐毅 |
| 地址： | 215400 江苏省苏州市太*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种高炉崩料预测方法，其步骤包括：获取基准图像；获取待识别图像，和基准图像进行图像匹配，确认获取到的待识别图像是否为崩料的趋势；其中，对崩料前图像多个特征进行特征提取作为模型训练，训练样本包括样本待识别图像、样本基准图像、样本图像轮廓清晰度、样本亮度信息和样本匹配度，将样本待识别图像和样本基准图像作为训练输入，样本图像轮廓、样本亮度信息和样本匹配度作为输出参考值，训练样本训练样本通过生成式对抗网络进行训练，对初始第一卷积层、初始第二卷积层以及初始生成式对抗网络进行训练，得到训练后的第一卷积层、第二卷积层以及生成式对抗网络。能够快速、准确的分析出高炉工作的当前阶段是否具有崩料趋势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 高炉 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种高炉崩料预测方法，其特征在于，步骤包括：/nS1:获取多个基准图像；/nS2:获取待识别图像，和多个所述基准图像进行图像匹配，确认获取到的待识别图像是否为崩料的趋势；/n其中S1步骤中，对崩料前图像多个特征进行特征提取作为模型训练，训练样本包括样本待识别图像、样本基准图像、样本图像轮廓清晰度、样本亮度信息和样本匹配度，将样本待识别图像和样本基准图像作为训练输入，样本图像轮廓、样本亮度信息和样本匹配度作为输出参考值，训练样本训练样本通过生成式对抗网络进行训练，对初始第一卷积层、初始第二卷积层以及初始生成式对抗网络进行训练，得到训练后的第一卷积层、第二卷积层以及生成式对抗网络。/n
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