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申请/专利权人：山东浪潮智能生产技术有限公司
摘要：本发明涉及基于深度学习的转炉炼钢喷溅检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取转炉炉口的火焰图像数据构建数据集，对火焰图像数据进行预处理并进行类别标注得到真实标签；构建喷溅检测模型，火焰图像数据作为喷溅检测模型的输入，进行特征提取得到火焰图像的特征向量；根据火焰图像的特征向量，利用喷溅检测模型进行分类处理，以区分金属喷溅和泡沫喷溅；根据火焰图像的特征向量，利用喷溅检测模型进行回归处理，以确定泡沫喷溅的程度；对分类结果和回归结果进行全连接计算，得到喷溅检测模型的输出，作为喷溅检测结果。本发明不仅可以提高喷溅预测的准确度，还可以对不同炉次的喷溅数据分析，为转炉炼钢的工人提供指导与经验积累。
主权项：1.一种基于深度学习的转炉炼钢喷溅检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取转炉炉口的火焰图像数据构建数据集，对数据集中的火焰图像数据进行预处理，并对预处理后的火焰图像数据进行类别标注，得到真实标签，将标注好的数据集划分为训练集、验证集和测试集；S2、构建喷溅检测模型，将训练集中的火焰图像数据作为喷溅检测模型的输入，利用所述喷溅检测模型进行特征提取，得到火焰图像的特征向量；S3、根据所述火焰图像的特征向量，利用喷溅检测模型进行分类处理，以区分金属喷溅和泡沫喷溅，并根据分类结果对模型进行训练；S4、根据所述火焰图像的特征向量，利用喷溅检测模型进行回归处理，以确定泡沫喷溅的程度，并根据回归结果对模型进行训练；S5、对分类结果和回归结果进行全连接计算，得到喷溅检测模型的输出，作为喷溅检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东浪潮智能生产技术有限公司 一种基于深度学习的转炉炼钢喷溅检测方法、装置、设备及存储介质
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