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公开(公告)号：CN112348894B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202011210829.6
申请日：2020-11-03
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本申请提供一种废钢货车位置及状态识别方法、系统、设备及介质，包括：采集废钢料厂中当前堆卸废钢物料区域下包含废钢货车的图像；预处理所述图像生成数据集，利用卷积神经网络训练所述数据集得到检测废钢货车位置的检测模型；调用所述检测模型识别待测图像内每辆废钢货车的位置信息；对比识别的废钢货车的位置信息与感兴趣区域的位置信息，根据所述感兴趣区域内废钢货车的外观特征确定所述废钢货车的类型，判断当前所述废钢货车的状态。本申请相比现有技术，实现了智能化识别废钢货车的位置和状态，具有效率高、准确率高的优点，为后续自动化处理提供强有力依据。
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公开(公告)号：CN114005011A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111289090.7
申请日：2021-11-02
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司 , 重庆赛迪益农数据科技有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/25 , G06Q50/02
摘要： 本发明提出的一种活畜在圈状态确定方法、系统、设备及介质，该方法通过获取多张包括样本活畜的样本图像，对该样本图像中的样本活畜进行位置标注，构建数据集，以该数据集训练预设基础模型，得到训练后的活畜位置检测模型，基于该训练后的活畜位置检测模型可以实现对给定图像中活畜的在圈状态进行检测，实现了通过机器的方式自动对活畜是否在圈进行检测，即便活畜数量大、运动速度快，也能准确的检测活畜的位置信息及在圈状态，降低了成本，统一了在圈状态确定的标准，有利于实现畜牧业的高效运转。
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公开(公告)号：CN113674259A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110989530.3
申请日：2021-08-26
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明适用于图像处理与识别领域，提供了一种皮带机打滑检测方法、系统、电子设备及介质，其中，所述方法包括：获取皮带机的工作视频，并根据所述工作视频的时序变化获取第一图像帧和第二图像帧；对所述第一图像帧和所述第二图像帧进行特征点提取和匹配；获取所述第一图像帧和所述第二图像帧的时序差值，根据匹配的所述特征点和所述时序差值获取皮带机的第一速度；根据所述第一速度和第二速度获取所述皮带机的打滑检测结果，所述第二速度为预设速度阈值；所述方法解决了现有技术中对皮带机打滑的检测准确率不高的问题。
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公开(公告)号：CN112329849A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011219153.7
申请日：2020-11-04
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提供一种基于机器视觉的废钢料场卸料状态识别方法、介质及终端，方法包括：获取废钢料卸料现场的图像数据，通过标注，形成数据集；根据数据集建立卸料装置目标检测模型，将采集的废钢料卸料现场的实时图像输入至卸料装置目标检测模型，获取检测结果；根据位置信息，判断目标卸料装置的工作状态，本发明利用卷积神经网络与机器视觉，在废钢料场这一特殊工作场景下，能够实时识别场景内卸料装置的工作状态，例如是否正在拿取废钢，或已经完成对废钢的拿取，本发明通过智能化的图像识别，提高了废钢料场卸料状态识别的准确度，提高了自动化生产线的生产效率，保证废钢料场卸料的可靠性。
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公开(公告)号：CN112308073A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011233494.X
申请日：2020-11-06
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提供一种废钢火车装卸料转载状态识别方法、系统、设备及介质，所述的方法包括：在废钢料场的上方设置相机，获取废钢料场图像；分别对所述废钢料场图像中的火车、废钢、人体进行标注，获取数据集；将所述数据集输入到神经网络中进行识别，并获取识别模型；通过识别模型对实时的废钢料场图像进行识别，确定废钢料场的关联信息，通过所述关联信息确认火车装卸料转载状态。在废钢料场火车转载的应用场景下，采集料场图像，该图像中包括火车、废钢或者人体，通过目标识别，确定所述关联信息，依据火车位置、废钢位置来判断火车是否达到废钢料场的指定位置，通过是否存在人体来保障安全生产，通过废钢数量的实时状态来确定火车转载状态。
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公开(公告)号：CN112053335A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010894168.7
申请日：2020-08-31
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提出一种热轧棒材重叠检测方法、系统及介质，包括：获取辊道输入方向的截面图像；将所述图像输入棒材重叠检测模型，获取棒材在所述辊道水平面上的位置；判断所述位置是否在预设区域内，若不在，则反馈异常信息；本发明通过深度学习神经网络识别重叠问题，避免人工识别错漏，可有效提高识别的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN112037199A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010896107.4
申请日：2020-08-31
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提供一种热轧棒材收集完成辊道落料检测方法、系统、介质及终端，方法包括：获取热轧棒材收集完成辊道的图像信息；根据检查台架输出辊道的位置，设置感兴趣区域；对散落棒材进行标注，获取数据集；建立热轧棒材目标检测模型，并对其进行训练；获取实时图像数据，并输入至训练后的热轧棒材目标检测模型，获取识别结果；根据所述识别结果，判定检查台架输出辊道上是否存在散落棒材，完成热轧棒材收集完成辊道落料检测；本发明利用神经网络与深度学习，可以实时识别画面中的热轧棒材散落情况，在检测到散落棒材时返回警告信号，避免了人工识别带来的可能存在漏检、错检的情况，提高了热轧棒材收集完成辊道落料检测的安全性和准确性。
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公开(公告)号：CN112037198A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010896095.5
申请日：2020-08-31
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提供一种热轧棒材定支分离检测方法、系统、介质及终端，方法包括：采集经精整区分钢器后的热轧棒材图像信息；根据所述图像信息中分钢器的位置，设置感兴趣区域；对图像信息进行标注，获取数据集；建立热轧棒材目标检测模型，并训练；获取实时图像数据，并输入至训练后的热轧棒材目标检测模型；根据比较结果判断是否出现异常情况，完成热轧棒材定支分离检测；本发明利用神经网络与深度学习，可以实时识别画面中的热轧棒材定支分离后的状态，并在检测到存在分钢器运行异常现象时返回错误信息并报警，提醒工人处理，避免了人工识别带来的可能存在漏检、错检的情况，提高了热轧棒材定支分离检测的安全性和准确性。
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公开(公告)号：CN111968102A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010878536.9
申请日：2020-08-27
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提供一种目标设备检测方法、系统、介质及电子终端，方法包括：获取目标设备的初始图像信息；将初始图像信息输入目标检测网络进行训练，获取用于检测目标设备位置的识别模型；获取目标设备的实时图像信息，并输入识别模型，得到目标设备的位置信息和固定框架的位置信息；通过目标设备的位置信息和固定框架的位置信息判断目标设备是否发生碰撞，完成目标设备检测；本发明中的方法通过获取目标设备的实时图像信息，并将实时图像信息输入识别模型，得到目标设备的位置信息和固定框架的位置信息，进而通过目标设备的位置信息和固定框架的位置信息判断目标设备是否发生碰撞，完成目标设备检测，实现对目标设备的自动识别跟踪和防撞识别。
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公开(公告)号：CN111652869A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010488519.4
申请日：2020-06-02
申请人： 中冶赛迪重庆信息技术有限公司
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的板坯空洞识别方法、系统、介质及终端，方法包括：采集板坯图像数据，并对所述板坯图像数据中板坯的位置进行标注，形成图像数据集；根据所述图像数据集建立板坯位置识别网络模型，并对其进行训练；实时检测板坯，并将检测的板坯图像信息输入至板坯位置识别网络模型，获取输出结果；根据输出结果中的板坯的位置信息，判断板坯中是否存在空洞；本发明无需人工参与，提升了工作效率，通过机器学习采用深度神经网络SSD-Mobilenet识别板坯在生产线中的位置，并切割出图像，采用图像增强和图像二值化算法来判断板坯中是否存在空洞，用机器代替人眼做识别，解决了现有的板坯空洞识别效率及准确率低下的问题，降低了人工参与的成本。
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