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申请/专利权人：青岛东方融智数字科技有限公司
摘要：本公开公开了一种基于机器视觉的热轧钢轨物料跟踪方法及系统，包括：获取热轧钢轨的表面图像数据；对所述表面图像数据进行特征提取，得到钢轨钢印字符的位置信息和字符间的中心线信息；将钢轨钢印字符的位置信息和字符间的中心线信息输入到预设的跟踪模型中，得到热轧钢轨物料的跟踪结果；其中，所述跟踪模型通过知识蒸馏进行压缩；本公开对热轧钢轨精整区难以跟踪的区域增加工业相机，通过机器视觉识别钢印号的方式实现对钢轨物料的跟踪；根据采集的钢轨钢印的特点，结合传统算法和深度学习算法研发了快速、准确的钢轨钢印的识别模型。
主权项：1.一种基于机器视觉的热轧钢轨物料跟踪方法，其特征在于，包括：获取热轧钢轨的表面图像数据；对所述表面图像数据进行特征提取，得到钢轨钢印字符的位置信息和字符间的中心线信息；将钢轨钢印字符的位置信息和字符间的中心线信息输入到预设的跟踪模型中，得到热轧钢轨物料的跟踪结果；其中，所述跟踪模型通过知识蒸馏进行压缩；将钢轨钢印字符的位置信息和字符间的中心线信息输入到预设的跟踪模型中，得到热轧钢轨物料的跟踪结果，包括：将钢轨钢印字符的位置信息和字符间的中心线信息分为训练集，测试集和验证集；对所述训练集进行数据增强处理；将增强处理后的训练集输入神经网络进行训练，得到预设的跟踪模型；将所述测试集和所述验证集输入压缩后的热轧钢轨物料跟踪模型，对所述跟踪模型进行测试和验证；知识蒸馏压缩内容包括：在所述训练集上采用resnet101的大型网络架构训练一个教师模型，用于指导学生模型在数据集上的训练；使用学生模型在训练集上训练一个初始模型，将学生模型与教师模型组合成一个新的网络，分别输出学生模型和教师模型的预测分布；新的网络分别输出学生模型和教师模型的预测分布；固定教师模型整个网络的梯度，学生模型做正常的反向传播，开始蒸馏模型训练。
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百度查询： 青岛东方融智数字科技有限公司 一种基于机器视觉的热轧钢轨物料跟踪方法及系统
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