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公开(公告)号：CN114581859A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210489189.X
申请日：2022-05-07
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/26 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种转炉下渣监测方法和系统，属于冶金设备与工艺领域。所述方法采集转炉出钢过程中不同倾斜角度下的图片，进行像素点标注后，生成图片数据集；构建图像双流分割模型，包括Stem模块、第一流卷积模块、第二流P‑E模块、基于Transformer模型的融合模块、第一流下采样模块、第二流下采样模块和分割头模块；对图像双流分割模型进行训练和验证后，捕捉现场转炉的实时出钢图片，预处理后输入成熟的图像双流分割模型，得到钢渣实时监测位置。本发明通过分流与融合机制的多次交叉与结合，增强了模型表达能力；Transformer模型无需预训练权重，可以灵活调整模型结构；将钢渣准确、实时地识别出来，提高了监测精度，保证了操作人员的安全。
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公开(公告)号：CN113537166B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111078709.X
申请日：2021-09-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本公开涉及一种报警方法、装置及存储介质，上述方法包括：接收监控端发送的监控图像，并通过神经网络模型对所述监控图像进行检测，其中，所述神经网络模型已通过训练，学习并保存有输入的监控图像和输出的检测结果信息之间的对应关系；通过事件处理中心根据任务编码对所述检测结果信息和多个报警服务进行匹配，以确定目标报警服务，其中，所述检测结果信息和每个报警服务均包含所述任务编码，所述检测结果信息的任务编码是所述监控端发送所述监控图像时所携带的；根据所述检测结果信息，通过所述目标报警服务发出报警信息。采用上述技术手段，解决现有技术中，煤炭工业上的安全监控需要依赖硬件传感器，同时报警内容单一的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113505759A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202111048132.8
申请日：2021-09-08
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本公开涉及一种多任务处理的方法、装置及存储介质，上述方法包括：获取历史监控图像，将所述历史监控图像制作为数据集，并对所述数据集进行标注处理；通过基网络连接多个目标头网络，组成多任务模型；使用经过所述标注处理之后的所述数据集对所述多任务模型进行训练；通过训练之后的多任务模型对获取到的实时监控图像进行检测，以实现多任务处理。采用上述技术手段，解决现有技术中，单个神经网络模型无法满足复杂场景的业务需求，无法同时处理多个任务等问题。
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公开(公告)号：CN113505759B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111048132.8
申请日：2021-09-08
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V10/94 , G06V10/96 , G06V10/82 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06F9/48 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开涉及一种多任务处理的方法、装置及存储介质，上述方法包括：获取历史监控图像，将所述历史监控图像制作为数据集，并对所述数据集进行标注处理；通过基网络连接多个目标头网络，组成多任务模型；使用经过所述标注处理之后的所述数据集对所述多任务模型进行训练；通过训练之后的多任务模型对获取到的实时监控图像进行检测，以实现多任务处理。采用上述技术手段，解决现有技术中，单个神经网络模型无法满足复杂场景的业务需求，无法同时处理多个任务等问题。
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公开(公告)号：CN113506339A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202111062314.0
申请日：2021-09-10
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本公开涉及一种设备的工作功率的控制方法、装置及存储介质，上述方法包括：获取实时监控图像；将所述实时监控图像输入图像语义分割模型，输出目标对象的占地面积矩阵，其中，所述图像语义分割模型已通过训练，学习并保存有输入的图像与输出的所述占地面积矩阵之间的对应关系；将所述实时监控图像输入深度估计模型，输出所述目标对象的高度矩阵，其中，所述深度估计模型已通过训练，学习并保存有输入的图像与输出的所述高度矩阵之间的对应关系；将所述占地面积矩阵与所述高度矩阵中对应位置的元素的值相乘，并将相乘得到的多个元素乘积相加，得到所述目标对象的体积；根据所述目标对象的体积控制设备的工作功率。
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公开(公告)号：CN114581859B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210489189.X
申请日：2022-05-07
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/26 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种转炉下渣监测方法和系统，属于冶金设备与工艺领域。所述方法采集转炉出钢过程中不同倾斜角度下的图片，进行像素点标注后，生成图片数据集；构建图像双流分割模型，包括Stem模块、第一流卷积模块、第二流P‑E模块、基于Transformer模型的融合模块、第一流下采样模块、第二流下采样模块和分割头模块；对图像双流分割模型进行训练和验证后，捕捉现场转炉的实时出钢图片，预处理后输入成熟的图像双流分割模型，得到钢渣实时监测位置。本发明通过分流与融合机制的多次交叉与结合，增强了模型表达能力；Transformer模型无需预训练权重，可以灵活调整模型结构；将钢渣准确、实时地识别出来，提高了监测精度，保证了操作人员的安全。
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公开(公告)号：CN113537166A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202111078709.X
申请日：2021-09-15
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本公开涉及一种报警方法、装置及存储介质，上述方法包括：接收监控端发送的监控图像，并通过神经网络模型对所述监控图像进行检测，其中，所述神经网络模型已通过训练，学习并保存有输入的监控图像和输出的检测结果信息之间的对应关系；通过事件处理中心根据任务编码对所述检测结果信息和多个报警服务进行匹配，以确定目标报警服务，其中，所述检测结果信息和每个报警服务均包含所述任务编码，所述检测结果信息的任务编码是所述监控端发送所述监控图像时所携带的；根据所述检测结果信息，通过所述目标报警服务发出报警信息。采用上述技术手段，解决现有技术中，煤炭工业上的安全监控需要依赖硬件传感器，同时报警内容单一的问题。
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