发明专利已授权

一种基于深度学习的板坯实时检测及宏跟踪方法

📄 申请号：CN202210577050.0 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2022-05-25

公开号

CN114998238B

公开日

2024-08-27

申请人

燕山大学,唐山惠唐物联科技有限公司,河钢集团有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T7_246 , G06V10_762 , G06V10_80 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习机器视觉图像识别

应用场景

工业质检, 钢铁生产, 板坯检测, 生产线监控, 智能制造

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的板坯实时检测及宏跟踪方法，属于连铸生产过程信息化领域，包括：结合现场辊道实际，分区段安装若干个摄像头拍摄整个辊道；采集连铸板坯传输线运行图像，并进行板坯、天车的标注；使用标注的数据集训练改进YOLOV5模型得到用于板坯检测的优化模型；用板坯检测模型对现场辊道上的各板坯进行实时检测，并将板坯检测结果配合多目标跟踪算法生成各板坯的跟踪ID；将板坯调度系统中的板坯号与该跟踪ID进行匹配，实现板坯在全部摄像头下的实时检测及宏跟踪，并能识别板坯的上下线。本发明能够实现连铸板坯在辊道上的实时检测和宏跟踪，解决板坯运动过程中信息丢失等问题，为连铸连轧高效生产奠定了坚实基础。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于单体电池容量差异极值的串联电池组SOC估算方法

当前第 / 件

自由活动小鼠行为状态依赖的闭环超声刺激系统与方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：78 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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