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公开(公告)号：CN117615172A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311636457.7
申请日：2023-12-01
申请人： 雄安威赛博智能科技有限公司
IPC分类号： H04N21/234 , H04N21/44 , H04N21/2187 , H04N21/218 , G06V20/52 , H04N7/18
摘要： 本发明实施例公开了一种视频流处理方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取通过视频通道传输的视频流；获取所述视频通道对应的至少一个识别类型；根据各所述识别类型对所述视频流进行目标识别，得到各所述识别类型对应的识别结果；将各所述识别结果添加到所述视频流中，得到新的视频流。本发明实施例可以提高视频流目标识别的灵活性。
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公开(公告)号：CN118233175A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410326763.9
申请日：2024-03-21
申请人： 河钢数字技术股份有限公司 , 雄安威赛博智能科技有限公司
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本申请适用于应用管理云平台技术领域，提供了一种基于工业互联网的统一授权管理系统、方法、终端及介质，包括：应用管理模块用于管理所有应用；菜单管理模块用于管理所有应用各自目录下的菜单；每个应用具有各自的菜单管理单元；组织管理模块用于管理各个组织下的所有应用的组织信息；角色管理模块用于管理各个组织下的所有应用使用的角色信息，并将应用与角色信息进行关联；人员管理模块用于管理所有应用使用的用户信息；信息同步模块用于将菜单、组织信息、角色信息、用户信息进行同步。本申请能够实现企业内应用系统的权限统一控制，降低运维复杂程度，提升公司身份权限管控水平，降低身份安全控制风险。
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公开(公告)号：CN117708596A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311744130.1
申请日：2023-12-18
申请人： 河钢数字技术股份有限公司 , 雄安威赛博智能科技有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/213 , G06F18/2415
摘要： 本申请适用于旋转机械设备故障诊断技术领域，提供了旋转机械故障诊断方法、装置、电子设备及存储介质是，该旋转机械故障诊断方法包括：基于多个目标样本数据和预设的自适应损失函数，对旋转机械在第一转速下的故障诊断模型进行训练，得到旋转机械在第二转速下的故障诊断模型；其中，目标样本数据为旋转机械在第二转速下的震动信号；预设的自适应损失函数包括加权对比损失函数、早期学习正则函数和邻域聚类损失函数；基于旋转机械在第二转速下的故障诊断模型，对旋转机械在第二转速下的震动信号进行故障诊断。本申请在源数据和目标数据标签缺失的情况下，能很好地使源训练的源模型很好的适应未标记的目标域。
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公开(公告)号：CN118277579A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410237412.0
申请日：2024-03-01
申请人： 河钢数字技术股份有限公司 , 雄安威赛博智能科技有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/332 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本申请适用于智能问答技术领域，提供了一种钢铁领域智能交流的实现方法、装置、终端设备及介质，包括：构建钢铁领域知识库，并对钢铁领域知识库的数据进行处理，形成训练数据；钢铁领域知识库的数据包括钢铁领域的专业知识；利用训练数据训练预先设计的生成式大语言模型，得到训练好的生成式大语言模型；利用LOMO方法与lora方法，对训练好的生成式大语言模型进行微调，得到更新的生成式大语言模型；获取钢厂的提问信息，并将提问信息输入更新的生成式大语言模型，生成对应的钢铁生产方案和建议。本申请能够通过自我优化机制，不断地更新和完善模型的知识和能力，活地生成钢铁领域的各种文本，使模型能够适应钢铁领域的变化和发展，满足用户的不同需求。
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公开(公告)号：CN117950839A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410210114.2
申请日：2024-02-26
申请人： 河钢数字技术股份有限公司 , 雄安威赛博智能科技有限公司
摘要： 本发明提供一种基于智能任务分配与执行的任务处理方法及装置，涉及计算机科学和信息技术领域。本发明通过外部任务数据的任务类型和任务配置信息，确定对应的线程池和线程，由于不同的业务类型对应不同的线程池，不同的任务配置信息对应线程池中不同的线程，实现了不同任务的分类处理，避免了任务队列中任务堆积，提高任务管理系统的执行效率和稳定性。
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公开(公告)号：CN117890111A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311786697.5
申请日：2023-12-22
申请人： 河钢数字技术股份有限公司 , 雄安威赛博智能科技有限公司
IPC分类号： G01M13/045 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要： 本申请适用于轴承故障诊断技术领域，提供了轴承故障诊断模型的训练方法、轴承故障诊断方法及装置，该轴承故障诊断模型的训练方法包括：获取第一轴承的振动信号、温度信号、转速信号，以及第一电机的工况信号，第一电机为第一轴承的驱动电机；提取振动信号的初始频域特征，并将初始频域特征和振动信号融合，得到第一融合特征；将第一融合特征、温度信号、转速信号、第一电机的工况信号融合，得到第二融合特征；基于第二融合特征，对预先建立的轴承故障诊断模型进行训练，得到训练好的轴承故障诊断模型；其中，预先建立的轴承故障诊断模型的输入数据为第二融合特征，训练标签包括第一轴承的故障类型。本申请能够有效提高轴承故障诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN117746110A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311689258.2
申请日：2023-12-11
申请人： 雄安威赛博智能科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06T7/13 , G06N3/08
摘要： 本发明适用于机器视觉技术领域，提供了一种基于边缘计算的带钢表面缺陷检测分类方法和系统，所述系统包括：图像采集装置，设置在检测台处，用于对检测台中传送带上带钢的上下表面的图像进行采集；边缘缺陷检测分类盒，与所述图像采集装置通讯，用于接收图像采集装置上传的带钢的图像或视频信息，并输出对应的缺陷检测结果；模型训练服务站，与若干个所述边缘缺陷检测分类盒通讯，用于进行深度学习模型的训练与下发，本发明的有益效果为：实现了钢带的自动缺陷检测，具有成本低，拆装简单，部署方便的特点。
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公开(公告)号：CN117636046A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311672069.4
申请日：2023-12-07
申请人： 河钢数字技术股份有限公司 , 雄安威赛博智能科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06T7/00
摘要： 本申请提供一种钢材表面缺陷检测方法、装置、检测平台及存储介质。该方法包括：获取钢材生产线的已知缺陷类型的钢材表面样本图像；基于YOLO算法搭建算法模型，并基于已知缺陷类型的钢材表面样本图像，对算法模型进行训练，得到目标检测模型；基于量化方法，对目标检测模型的计算速度和计算精度进行量化误差分析，得到缺陷检测模型；基于缺陷检测模型和待检测钢材表面样本图像，确定待检测钢材表面样本图像的缺陷类型。本申请能够提高缺陷检测模型的计算速度和计算精度，进而提高检测精度和检测速度，能更加准确高效的满足工作产线的实际检测需求。
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公开(公告)号：CN117583383A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311646142.0
申请日：2023-12-04
申请人： 雄安威赛博智能科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于嵌入式技术的在线带钢表面缺陷检测系统，包括产线速度采集器、嵌入式数据处理装置、工业线阵相机、数据存储装置以及数据展示和统计装置；产线速度采集器采集产线运行速率，并将其转换成脉冲信号后发送给嵌入式数据处理装置，嵌入式数据处理装置收到脉冲信号后触发工业线阵相机，工业线阵相机以与产线速率相匹配的采集速率对钢铁轧制过程中带钢的上下表面图像进行采集，并将采集到图像发送给嵌入式数据处理装置；嵌入式数据处理装置对采集到的带钢表面图像进行处理，并将处理后得到的压缩后图像、缺陷检出图像以及缺陷信息经发送给数据存储装置进行分类存储。本发明用于解决用户现场空间不足以及适应复杂的生产环境的问题。
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公开(公告)号：CN118429375A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410628251.8
申请日：2024-05-21
申请人： 河钢数字技术股份有限公司 , 雄安威赛博智能科技有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于改进的canny算法的图像边缘检测方法，包括：对待检测图像进行区域划分后得到局部像素区域，并确定局部像素区域的局部像素方差，基于局部像素方差对不同局部像素区域进行差异平滑处理；基于图像边缘检测滤波器提取每个像素点的梯度幅值和梯度方向；基于每个像素点的梯度幅值和梯度方向确定每个像素点周围目标邻域的梯度方差，并基于梯度方差的局部梯度变化对非极大值抑制的目标阈值进行动态调整且待检测图像进行非极大值抑制；基于非极大值抑制得到待检测图像的边缘点集合，并对边缘点集合进行检测和有向连接，得到待检测图像的图像边缘。保障了图像边缘检测的准确性和可靠性。
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