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申请/专利权人：宝钢德盛不锈钢有限公司
摘要：本发明公开了钢铁厂内铁水光照图像增强方法及入侵检测方法，包括以下步骤：获取铁水光照图；基于生成网络，将得到的铁水光照图作为生成网络的目标，对生成网络进行优化；利用优化的生成网络生成铁水光照特征图；将生成的铁水光照特征图附加在所述的钢铁厂内图像的这些区域上，实现钢铁厂内图像的增强；基于YOLOv5模型，以增强后的所有的图像B为训练集，对YOLOv5模型进行训练；通过训练后的YOLOv5模型进行目标检测。本发明通过对钢铁厂内具有铁水光照的区域的图像进行图像增强，大大扩充YOLOv5模型的训练数据，为YOLOv5模型提供了丰富、多样的训练数据，大大提高YOLOv5模型进行目标检测的准确性。
主权项：1.一种钢铁厂内铁水光照图像增强方法，其特征在于：包括以下步骤：S1.拍摄具有铁水光照的图片，将具有铁水光照的图片设定为图片A，将图片A中受到光照影响的地方裁剪出来，得到铁水光照图；S2.基于生成网络，将步骤S1中得到的铁水光照图作为生成网络的目标，对生成网络进行优化；对生成网络进行优化的步骤包括：向待优化的生成网络输入随机向量，生成过程图，计算过程图与铁水光照图的损失值后，通过优化算法更新优化待优化的生成网络，得到优化的生成网络；上述优化步骤连续重复进行一次以上；第一次进行优化步骤时，以优化前的初始的生成网络作为待优化模型；往后的每一次优化步骤中，均以前一次优化步骤中得到的优化的生成网络作为待优化模型；S3.利用步骤S2中得到的最终优化的生成网络生成铁水光照特征图；S4.获取钢铁厂内图像，在钢铁厂内图像上选取一个以上的区域，将步骤S3中生成的铁水光照特征图附加在所述的钢铁厂内图像的这些区域上，实现钢铁厂内图像的增强。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宝钢德盛不锈钢有限公司 一种钢铁厂内铁水光照图像增强方法及入侵检测方法
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