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公开(公告)号：CN113761787A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110813401.9
申请日：2021-07-19
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度迁移网络的高炉铁水硅含量在线预测方法及系统，通过利用铁水温度数据无监督的训练去噪自编码机网络，并堆叠多个去噪自编码机网络，从而获得深度去噪自编码机网络,在深度去噪自编码机网络前端嵌入动态注意力机制模块，获得基于动态注意力机制的深度网络以及迁移预训练好的基于动态注意力机制的深度网络，获得铁水硅含量在线预报模型，解决了现有高炉铁水硅含量在线预测精度低的技术问题，通过在深度去噪自编码机网络前端嵌入动态注意力机制模块，能实时的为每个输入样本的过程变量计算动态的注意力分数，使得模型能动态的为每个样本中有效的和有价值的过程变量分配更多的注意力，进而更高效并精准地在线预测铁水硅含量。
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公开(公告)号：CN111272296A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010102087.9
申请日：2020-02-19
Applicant: 中南大学
IPC: G01J5/06
Abstract: 本发明公开了一种降低光路中粉尘对红外测温影响的校正方法及系统，根据红外测温原理，建立原始机理模型，基于原始机理模型和粉尘影响下的参考体，获取粉尘透射率，基于原始机理模型和粉尘透射率，建立粉尘影响下的机理校正模型，基于机理校正模型，获得粉尘影响下的红外测温结果，解决了现有粉尘环境下红外测温精度低的技术问题，通过基于参考体的粉尘透射率计算方法，能准确获得用于确定机理校正模型中的粉尘透射率关键参数。此外，本发明提出的近似粉尘透射率计算方法和近似校正模型，扩大了参考体的选择范围，简化了粉尘透射率计算过程，弱化了校正模型的应用限制，有利于推进校正模型的工程化实现，提高了红外热像仪在粉尘环境下的测温精度。
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公开(公告)号：CN106017691B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201610296938.1
申请日：2016-05-06
Applicant: 中南大学
IPC: G01J5/00
Abstract: 本发明提供一种非接触式熔融金属溶液温度连续检测方法及系统，其中，方法包括：获取非制冷焦平面红外热像仪间隔预设时间段透过高炉沟道上方安全罩的开口对熔融金属溶液进行拍摄而获得的红外热图像；对红外热图像进行处理，确定处理后得到的灰度图中的感兴趣区域ROI，ROI为灰度图中未被氧化膜覆盖的熔融金属溶液部分；获取ROI中所有像素点对应的温度信息；根据熔融金属溶液的实际温度阈值，对ROI中的所有像素点进行选择；根据选择后ROI保留的像素点对应的温度信息，建立温度值提取模型，获得熔融金属溶液的温度值。本发明能实现对熔融金属溶液快速、在线、实时、连续准确的测温。
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公开(公告)号：CN119860851A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411938487.8
申请日：2024-12-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种面向动态水雾干扰场景的红外热成像测温方法，利用红外热像仪和可见光相机同步获取被测物体的红外热图像和可见光图像，并基于感兴趣区域与背景区域之间的温度差异，提取被测物体所在的感兴趣区域，进而获取被测物体温度值。考虑到动态水雾对红外测温造成的误差，首次从被测物体可见光图像的色彩和纹理特征出发，提出通道差异对比度特征对动态水雾干扰进行量化。首次提出使用智能补偿模型用于估计可见光波段的水雾透射率并校正到红外波段，直接预测测温误差，从而实现对测温结果的补偿。解决了红外热像仪在动态水雾干扰下机理建模分析困难、难以直接精确检测温度的难题，实现了实时在线高精度地检测被测物体在动态水雾干扰下的温度。
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公开(公告)号：CN119220749A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411343219.1
申请日：2024-09-25
Applicant: 中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司 , 中南大学
IPC: C21B5/00 , G06F18/214
Abstract: 本申请提出的一种高炉压差控制方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：本通过预先或实时训练的高炉压差预测模型，能够更准确地预测当前高炉的压差值，相比传统依赖人工经验的方式，神经网络模型经过大量数据训练，能够综合考虑更多影响因素，提高预测的精度和可靠性，当预测压差值超过预设的安全阈值时，系统能够自动发出报警提示，及时提醒操作人员采取措施，如逐步减少风量，以预防可能的炉况异常或安全事故，从而增强了高炉操作的安全性，对于预测压差值在安全范围内的情况，能够依据风量调整数据表自动给出最优的风量调整幅度建议，保障高炉稳定运行，实现风量的精细化调整，维持高炉压差的稳定，提高生产效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117073847A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310820871.7
申请日：2023-07-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种水雾干扰下基于多源视觉的温度场在线检测方法及系统。首先构建多源视觉成像系统采集多源视觉图像，多源视觉图像包括可见光图像与红外热图像，并基于形状模板匹配对多源视觉图像进行时间和空间配准。随后，根据配准后的多源视觉图像，提出了一种双阶段水雾透射率场估计方法，实时获取可见光波段的水雾透射率场，并通过多项式拟合将可见光波段的水雾透射率场映射为红外光波段的红外透射率场。最后，建立基于红外测温原理的温度场检测模型，根据红外透射率场和温度场检测模型在线检测水雾干扰下的温度场，解决了现有动态水雾干扰下温度场检测精度低的技术问题，实现了动态水雾干扰下温度场的在线精准检测。
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公开(公告)号：CN111128313B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201910642094.5
申请日：2019-07-16
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种烧结矿FeO含量检测方法及系统，该方法通过获取热图像，并结合烧结机机尾部粉尘变化规律提取关键帧图像，根据关键帧图像，利用机尾台车几何特征，提取感兴趣的红外热图像，从而获得烧结矿断面红外热图像，基于烧结矿断面红外热图像，提取描述烧结矿质量的浅层次特征和深层次特征，建立基于吉布斯自由能定理的烧结过程多相热力学模型，并根据多相热力学模型，获得烧结矿最高温时的FeO含量分类特征以及建立基于多类异质特征的FeO含量预测模型，并利用浅层次特征、深层次特征以及FeO含量分类特征，实时在线预测烧结矿FeO含量，解决了现有技术不能实时准确检测烧结矿FeO含量的技术问题,可实时准确地检测FeO含量，具有高精度、可解释性强的特点。
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公开(公告)号：CN116128865A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310192904.8
申请日：2023-03-02
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种工业炉窑炉壁温度场数据可视化方法及系统，通过热电偶测温数据和传热理论，计算了工业炉窑炉壁温度场数据，再将温度场数据填充至预设的体纹理中，采用第一光线投射对体纹理进行降采样，获得第一投射光线的预期颜色值，基于预设的第二光线投射终止条件，采用第二光线投射对体纹理进行采样，根据第一投射光线的预期颜色值对第二光线投射采样终止后的混合累加颜色值进行校正，根据校正后的混合累加颜色值，着色渲染获得体绘制图像结果，解决了现有技术无法快速地对工业炉窑炉壁温度场数据进行高质量数据可视化的技术问题，实现了对工业炉窑炉壁温度场数据进行快速高质量的数据可视化，达到了很好地平衡可视化速度和质量的效果。
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公开(公告)号：CN114979464B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210404940.1
申请日：2022-04-18
Applicant: 中南大学
IPC: H04N23/695 , H04N23/69 , H04N7/18 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了适配目标区域的工业摄像机视场角精准配置方法及系统，通过对工业摄像机的成像场景进行定量化描述，建立工业摄像机的成像区域模型，基于定量化描述的成像场景以及成像区域模型，提出以最小视场角获取完备目标图像的目标函数，并设计基于二分‑粒子群结合的启发式求解算法对工业摄像机的视场角进行精准配置，解决了现有工业摄像机视场角难以根据目标区域进行精准配置的技术问题，根据刻画的工业摄像机成像区域与视场角和成像方向之间的定量关系，通过算法不断优化调整工业摄像机的成像方向和缩小视场角，使成像区域适配目标区域，从而获得目标的完备高质量图像，为相关行业人员在应用机器视觉技术配置工业摄像机的视场角提供可靠指导。
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公开(公告)号：CN112182854B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202010940303.7
申请日：2020-09-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种高炉异常炉况智能监测方法及系统，通过获取高炉炉况现场的样本数据，基于样本数据，获取用于表征样本数据与高炉炉况目标的动态因子，基于动态因子，建立基于目标驱动的去噪自编码机，堆叠多个基于目标驱动的去噪自编码机，获得堆叠目标驱动的去噪自编码机，基于堆叠目标驱动的去噪自编码机，提取高炉炉况目标特征变量，以及基于高炉炉况目标特征变量，对堆叠目标驱动的去噪自编码机进行训练，从而实现对高炉炉况的在线监测，解决了现有高炉异常炉况监测精度低的技术问题，且通过堆叠多个基于动态因子建立的基于目标驱动的去噪自编码机能逐层提取与高炉炉况目标相关的目标特征变量，进而提高监测模型的准确性和鲁棒性。
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