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公开(公告)号：CN118314104A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410464568.2
申请日：2024-04-17
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06T7/00 , G06T7/90 , G06T7/44 , G06T15/04 , G06V10/762 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0495 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种用于钢材缺陷实时监测的微小目标检测方法，属于目标检测领域，一种用于钢材缺陷实时监测的微小目标检测方法，利用三维点扩散模型对网格表面上的一组采样点进行渲染和着色，应用三维拓扑知识来推测网格上的低频颜色分布，借助粗处理阶段生成的颜色分量，在UV空间中构建了一个二维扩散模型，以提高生成的钢材缺陷纹理的保真度，增加了微小目标缺陷样本的数量，从而提高了模型的性能和泛化能力；为了解决检测效率不高和实时性差的问题，采用专门设计的空域滤波器来提取钢材缺陷序列的空间灰度值特征，通过利用当前帧的空间特征和时域信息，减轻了输出延迟，提高了整个检测过程的实时性提高了钢材缺陷检测的效率和精度。
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公开(公告)号：CN116341750A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310341295.8
申请日：2023-03-31
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F16/25 , G06F18/243 , G06F18/214
Abstract: 本申请提供一种钢材夹杂物级别预测方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：获取钢材在炼钢生产中的过程参数数据；基于数据仓库工具，将钢材的过程参数数据及其身份标识进行匹配，身份标识包括时间和计划号；将已匹配身份标识的钢材的过程参数数据输入数据挖掘预测模型，得到钢材在炼钢生产后的夹杂物级别，数据挖掘预测模型基于XGBoost算法构建得到。本申请不仅能够提高质量评估的工作效率，还提高钢材产品的利用率，也能够提高钢材产品的夹杂物级别的预测精度。
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公开(公告)号：CN115546792A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211298321.5
申请日：2022-10-23
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06V30/146 , G06V30/148 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别的数据采集方法及系统，方法包括以下步骤：获取系统内部或系统外部的图像数据；对传输至系统中的图像数据进行监控；对输入至系统中的图像数据进行预处理；定位出输入图像中的文字区域并生成包含文字区域的文本框；将文本框矫正为矩形框，并进行文本方向判断和校正；从矫正后矩形框中的文字区域识别出图像中文字内容；将识别出的文本信息转化为结构化数据并进行存储。本发明实现了应用系统界面自动截图、自动捕捉新增图像文件、自动提取图像中文本信息并将文本信息写入数据库或接口，整个过程免除人为操作，实现大量图像信息自动化处理，大大提高了数据采集的工作效率，节约了各方面的人力物力财力。
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公开(公告)号：CN114691793A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210366646.6
申请日：2022-04-08
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于统一平台的主数据管理方法，涉及数据管理方法技术领域。所述管理方法包括：数据接收模块：用于接收子系统现有产品的初始信息，包括产品的名称及产品的原始参数；编码模块：以特定的命名规则对所述产品的原始参数进行命名，形成产品的唯一编码，并输入到主系统中，每一个编码仅对应一个产品，产品的唯一编码与产品的原始参数之间可以通过特定的映射路径相互转化；解码模块：将产品的唯一编码按照映射路径转化为产品的原始参数，并输出到子系统中。该基于统一平台的主数据管理方法，子系统和主系统之间产品可以互相转码映射，便于统一统计信息、分配资源。
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公开(公告)号：CN112528121A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011624214.8
申请日：2020-12-31
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/172 , G06F16/182 , G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F40/279
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式存储的爬虫爬取数据统计方法及系统，方法包括以下步骤：步骤1：将利用爬虫程序从网页中抓取的文件临时存储入Kafka中；步骤2：对Kafka中临时存储的爬虫抓取文件进行文件类型和文件大小的统计，并将统计结果存储入Redis中；步骤3：将统计完类型和大小的爬虫爬取文件上传到FastDFS中，并记录FastDFS返回的每一条文件的存储路径；步骤4：对FastDFS中存储的爬虫爬取文件根据文件类型对文件进行分词，并将分词后的结构化数据存入ElasticSearch中。本发明能够对爬虫爬取的不同文件类型进行类型和大小统计，最终的结构化数据存放在Elasticsearch中，方便日后的检索和查阅或是进一步的数据挖掘。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114647641A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210368943.4
申请日：2022-04-08
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于HIVE的数据增量采集方法，涉及大数据采集与数据清洗治理技术领域。该基于HIVE的数据增量采集方法在使用时，只需要配置相关的采集任务和sql脚本任务，将sql脚本放入可执行带参数sql脚本的sql执行工具中，只暴露出表名，创建时间，更新时间，主键，原表可能会删除数据的时间段n，用户只需填入这几个关键信息进行sql执行任务配置，即可统一解决以上问题，保证数据的一致性；sql脚本处理流程复用性强，形式灵活，操作简单，将sql脚本放入执行工具，只需填入相关参数，即可进行各类治理，适用于hive库内所有类型的表及表内不同格式的时间字段的情况。
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公开(公告)号：CN114547045A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210251897.X
申请日：2022-03-15
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于实时数据库的数据采集存储方法，涉及大数据采集与存储技术领域。包括：S1、启动杀毒软件，对数据库进行扫描，确认无任何流氓软件或病毒植入后，启动数据源实时数据库设备数据；S2、通过以restful接口方式的java项目，定时采集数据；S3、采集到接口数据后，分别存储到实时数据表，N小时数据表和历史数据表。该基于实时数据库的数据采集存储方法将实时采集数据与历史数据分离，用三张表分别存储实时数据、N小时数据、全量历史数据，展示实时数据用实时数据表，查看实时数据趋势用N小时数据表，查询历史数据用历史数据表，这时展示实时数据时页面反馈速度就会比之前显著变短。
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公开(公告)号：CN114647641B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210368943.4
申请日：2022-04-08
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种基于HIVE的数据增量采集方法，涉及大数据采集与数据清洗治理技术领域。该基于HIVE的数据增量采集方法在使用时，只需要配置相关的采集任务和sql脚本任务，将sql脚本放入可执行带参数sql脚本的sql执行工具中，只暴露出表名，创建时间，更新时间，主键，原表可能会删除数据的时间段n，用户只需填入这几个关键信息进行sql执行任务配置，即可统一解决以上问题，保证数据的一致性；sql脚本处理流程复用性强，形式灵活，操作简单，将sql脚本放入执行工具，只需填入相关参数，即可进行各类治理，适用于hive库内所有类型的表及表内不同格式的时间字段的情况。
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公开(公告)号：CN114049543A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111357651.2
申请日：2021-11-16
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的废钢卸料变化区域自动识别方法，采用MaskR‑CNN算法实现快速识别视频图像里废钢车厢的位置，并对其进行实例分割，采用YOLO‑v4算法追踪废钢卸料抓斗，自动获取抓斗抓取废钢后车厢图像，通过高斯混合模型识别车厢中废钢变化区域。本发明解决了废钢验质人员在废钢卸料验质过程中缺乏评估废钢质量依据的问题，提升了废钢验质人员对废钢评估的效率及准确性。
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公开(公告)号：CN112231313A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011222199.4
申请日：2020-11-05
Applicant: 河钢数字技术股份有限公司
IPC: G06F16/215 , G06K9/62 , G06Q10/04 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种钢厂多源环境数据融合的方法，包括以下步骤：S1：对钢厂内多源环境数据进行采集，并存储进源数据库；所述多源环境数据包括钢厂生产排放监测数据、钢厂生产数据和钢厂当中的物流数据；S2：对采集到的多源环境数据进行预处理，预处理包括对数据的格式、时间及属性进行统一的分类；S3：将经过预处理的数据进行关联，得到关联矩阵；S4：基于BP神经网络方法，将关联得到的环境数据与钢厂生产数据进行融合。本发明通过大数据技术实现多源的环境数据融合，解决钢厂内环境数据来源广泛、复杂与数据异构问题，为一小时内钢厂生产及空气质量预测提供数据支撑。
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