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公开(公告)号：CN119851803A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411938473.6
申请日：2024-12-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种基于多变量交互关联的烧结混料水分预测方法，针对现有时序预测方法忽略变量之间的耦合关系和历史自相关性，本发明提出一种基于交互关联门机制的自相关门、互相关门算法，通过改进传统门控循环单元，引入了自相关门和互相关门显示挖掘序列自身的历史相关性和过程变量之间的互相关性。为了解决传统时序预测仅将预测值的准确性作为评判指标的问题，本发明通过设计一个融合预测值与趋势引导的模型损失函数，为模型参数的更新提供反馈指导，使模型信息更加适用于时序预测和下游趋势预报任务。综上所述，本发明提出的方法能够精确地对烧结混料水分及其趋势进行预测，具备可信度高、准确性高等优点，也为时序预测提供了一种创新性的思路。
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公开(公告)号：CN119600497A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411521440.1
申请日：2024-10-29
Applicant: 中南大学 , 中冶赛迪信息技术(重庆)有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06V10/80
Abstract: 本申请涉及工业工况识别技术领域，公开了一种融合过程变量和视频图像的高炉工况识别方法及系统，该方法对过程变量进行插值处理，并对视频图像帧进行平均化，将多源异构信息对齐到相同的时间步上；这样，对齐了采样频率不一致的多源异构信息，构建了过程变量和视频图像联合驱动的深度神经网络模型，提取了多源异构信息中具有代表性的工况特征，克服了仅使用单一信息源时工况信息利用不完全的问题，设计了双层残差连接模块和模型稳定性评价指标，实现了对高炉工况的准确识别。
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公开(公告)号：CN114743152B
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202210520149.7
申请日：2022-05-12
Applicant: 中南大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/46 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供的高炉料面视频关键帧自动提取方法及系统，通过采集高炉冶炼过程的料面视频，基于边界先验和图像特征空间定位了料面图像显著性区域，提取了图像显著性区域的准确的特征点，并根据光流法计算了相邻两帧图像的像素位移；接着提出了融合局部密度极大值和GMM模型聚类的方法识别了料面状态；最后根据图像特征点密集程度的变化情况将高温工业内窥镜采集的视频划分成不同的周期，基于料面状态识别结果提取了每个布料周期的关键帧。本发明能够准确识别料面状态并剔除料面视频冗余信息，从高炉料面视频自动提取出中心气流稳定、图像特征明显的料面视频关键帧。同时，本发明适用于其它周期性变化、图像质量不均匀的视频关键帧的自动提取。
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公开(公告)号：CN116017170B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202211535202.7
申请日：2022-11-30
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种具有局部强光的弱光场景成像自动曝光方法及系统，通过获取相机增益为0时的原始图像帧，判断弱光场景中是否存在强光干扰；根据是否存在强光干扰的判断结果和原始图像帧的灰度特征，计算并调整相机的目标增益；获取调整目标增益后的原始曝光图像帧，并根据当前图像帧和原始曝光图像帧判断光照是否发生变化；当判定光照发生变化时，重新获取相机增益为0时的原始图像帧并根据原始图像帧重新判断强光干扰以及调整相机的目标增益，依此循环，解决了现有曝光方法在弱光环境中受局部强光干扰导致场景暗区域曝光不足的技术问题，使相机能够在有局部强光干扰的弱光环境中获取到更多的场景图像信息，提高了复杂光照环境下的图像成像效果。
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公开(公告)号：CN114549339B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210002581.7
申请日：2022-01-04
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种恶劣环境下的高炉料面图像复原方法及系统，通过根据光线在粉尘介质中的辐射传输方程，建立高炉料面物理成像模型，去除高炉料面物理成像模型中的强光层，获得第一高炉料面图像，以及对高炉料面图像进行复原，获得清晰的高炉料面图像，解决了由于高炉内部不良的光照条件和粉尘因素对图像造成的影响，导致恶劣环境下高炉料面图像复原精度低的技术问题，针对高炉内部恶劣光照和粉尘环境的特点，分析了高炉料面的成像机理，根据粒子的辐射传输特性，推导出粉尘散射模型，基于此建立了完整的高炉料面物理成像模型，并基于高炉料面物理成像模型分离出不受强光源干扰的粉尘环境中的高炉料面图像，进而复原高精度的高炉料面图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118015348A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410107806.4
申请日：2024-01-25
Applicant: 中南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高炉炉况智能分类与识别方法及系统，通过采集高炉炉顶的高炉料面图像视频流，对高炉料面图像视频流中的高炉料面图像进行图像分割，获得与高炉料面图像对应的高温煤气流区域图像，对高温煤气流区域图像进行多元特征提取，多元特征包括纹理特征和形态特征，对高温煤气流区域图像的多元特征进行特征降维，获得降维特征以及根据高温煤气流区域图像的降维特征，对异常炉况和正常炉况进行分类，解决了现有高炉炉况分类和识别精度低的技术问题，实现了实时在线准确识别高炉炉况，为高炉调控及布料操作提供重要参考。
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公开(公告)号：CN114136458B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202111337621.5
申请日：2021-11-09
Applicant: 中南大学
IPC: G01J5/48
Abstract: 本发明公开了一种熔融金属流体温度多态在线检测方法及系统，通过获取熔融金属流体红外热图像，提取熔融金属流体红外热图像中的熔融金属流体区域，对冶炼现场的粉尘干扰状态进行划分，并建立用于识别粉尘的不同干扰状态的深度网络模型，构建在不同的粉尘干扰状态下的熔融金属流体表面氧化层温度多态检测模型以及根据熔融金属流体表面氧化层温度多态检测模型，获取熔融金属流体温度，解决了现有熔融金属流体温度多态在线检测方法精度低的技术问题，考虑了冶炼现场粉尘干扰的多态性，智能识别粉尘的干扰状态，以及分析熔融金属流体表面氧化层的影响，克服了冶炼现场粉尘对非接触式红外测温方法的干扰，实现了对熔融金属流体温度的多态在线准确检测。
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公开(公告)号：CN116645296A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310732969.7
申请日：2023-06-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种零参考样本下的非均匀低光照图像增强方法及系统，通过基于鲁棒的Retinex模型和深度学习建立图像分解网络，根据图像分解网络，将输入图像分解成光照图、反射图和噪声图，构建自适应亮度映射函数，获得与光照图对应的最佳亮度映射曲线，利用与光照图对应的最佳亮度映射曲线，获得增强后的光照图以及将增强后的光照图与反射图逐像素相乘获得增强图像，解决了现有非均匀低光照图像增强效果差的技术问题，由于无需成对高质量图像以及可以根据不同的光照环境自适应调整图像亮度，本发明能够根据非均匀低光照图像获取自然、对比度及亮度提升的图像，并且泛化性强，能够适应不同的场景。
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公开(公告)号：CN116342443A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310117564.2
申请日：2023-02-15
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种近红外与可见光图像融合方法及系统，通过获取近红外图像和可见光图像，构建正则化项，所述正则化项包括数据保真项、多阶超拉普拉斯先验项以及噪声映射项，基于正则化项，构建用于近红外图像与可见光图像融合的融合模型以及对融合模型进行最优值求解，获得最优融合图像，解决了现有的近红外与可见光图像融合方法存在细节丢失与结构不一致的技术问题，实现了雾天/低光场景下图像细节的精细提取，不仅能在低光/雾霾场景下揭示受到重雾霾/噪声退化区域处的细节，而且能有效避免融合图像中的颜色失真。
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公开(公告)号：CN116046176A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211583199.6
申请日：2022-12-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种针对水雾干扰的红外热成像测温误差在线补偿方法及系统，同步获取红外热图像与可见光图像，并基于红外热图像与可见光图像的显著轮廓特征与细节边缘特征进行图像配准，基于暗通道先验原理，根据图像配准后的可见光图像估计可见光波段的水雾透射率，基于朗伯‑比尔定律，根据可见光波段的水雾透射率确定红外光波段的水雾透射率，基于红外测温机理，构建用于补偿水雾造成的红外测温误差的温度补偿模型，基于红外光波段的水雾透射率和温度补偿模型，获得被测对象的实际温度。解决了水雾干扰下红外温度测量误差大的技术问题，能准确地实时估计水雾的透射率，实现对红外测温误差的精准、在线补偿。
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