公开(公告)号：CN117475204B

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202311375877.4

申请日：2023-10-23

申请人： 苏州大学

发明人： 梁合兰 ,  王广欣 ,  何青辉 ,  闫炳基 ,  国宏伟

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/42 ,  G06T7/60

摘要： 本发明提供一种基于深度图像学习的溜槽角度识别方法及系统，涉及高炉冶炼工艺和图像处理技术领域，本发明将溜槽角度识别问题归类为一个分类问题。通过图像收集、图像预处理、构建数据集和分类器模型、模型训练以及识别诊断等步骤，实现溜槽角度的实时、便捷检测。在图像预处理阶段设计了图像灰度一致性变换和数据增强两种预处理策略，不仅增加了数据的多样性，而且通过不同的数据增强方法模拟了溜槽的不同环境，从而提升了模型的诊断率和泛化性。本发明具有很强的实时性，大大降低了溜槽角度识别的难度及节约成本，可实现方便、高效的溜槽角度识别。

公开(公告)号：CN117475204A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311375877.4

申请日：2023-10-23

申请人： 苏州大学

发明人： 梁合兰 ,  王广欣 ,  何青辉 ,  闫炳基 ,  国宏伟

IPC分类号： G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/42 ,  G06T7/60

摘要： 本发明提供一种基于深度图像学习的溜槽角度识别方法及系统，涉及高炉冶炼工艺和图像处理技术领域，本发明将溜槽角度识别问题归类为一个分类问题。通过图像收集、图像预处理、构建数据集和分类器模型、模型训练以及识别诊断等步骤，实现溜槽角度的实时、便捷检测。在图像预处理阶段设计了图像灰度一致性变换和数据增强两种预处理策略，不仅增加了数据的多样性，而且通过不同的数据增强方法模拟了溜槽的不同环境，从而提升了模型的诊断率和泛化性。本发明具有很强的实时性，大大降低了溜槽角度识别的难度及节约成本，可实现方便、高效的溜槽角度识别。