[发明专利]一种基于深度学习的加热炉入口异常识别方法有效
| 申请号： | 202010201055.4 | 申请日： | 2020-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN111429424B | 公开（公告）日： | 2023-08-11 |
| 发明（设计）人： | 庞殊杨;刘睿;张超杰;卢莎;许怀文;贾鸿盛;毛尚伟 | 申请（专利权）人： | 中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/246;G06T7/62 |
| 代理公司： | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人： | 尹丽云 |
| 地址： | 401329 重庆市九龙*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的加热炉入口异常识别方法，包括：根据加热炉入口处的钢条的样本图像获取钢条识别模型；通过所述钢条识别模型识别连续多帧加热炉入口处的实时图像，获取连续多帧图像中钢条识别框的位置，进而获取所述钢条在进入所述加热炉入口前后的移动状态，并根据所述移动状态判断是否出现钢条运输异常；本发明可有效避免人工参与的一系列问题，准确识别异常，有效保障钢条质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 加热炉 入口 异常 识别 方法 | ||
【主权项】：
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