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摘要：本发明提供了一种基于机器视觉的废钢料堆库存变动检测方法，属于机器视觉识别与机器学习领域；本发明通过在废钢堆料场不同位置安装两台摄像机，实现了多角度数据采集，增强了数据的全面性和立体感；利用立体摄影测量法结合两台摄像机捕获的重叠图像，提高了目标点三维坐标的精确度；利用双边滤波算法，有效提升了图像质量并保留边缘细节；通过图像金字塔技术，优化了数据存储和处理效率；设计的直方图均衡化技术增强了图像的对比度，提升图像的视觉质量；采用多层卷积神经网络与残差网络模块的结合，显著提升了网络的深度学习能力，有效提升了目标检测的准确性和网络性能；通过实时监测废钢料堆库存状态，确保了检测的时效性和准确。
主权项：1.一种基于机器视觉的废钢料堆库存变动检测方法，其特征在于：包含以下步骤：S1、在废钢堆料场不同位置角度安装两台以上的摄像机，通过摄像机采集不同角度的废钢堆料的库存图像数据；S2、将S1中的库存图像数据使用立体摄影测量法对滤波后的数据进行计算得出全场的三维外表面；S3、将S2中得到的三维外表面数据在顶部和底部进行空间填充得到实时对应的废钢料堆库存的三维数据；S4、使用深度学习对S1中获取的不同图片分别进行目标检测识别，实时监测当前废钢料堆库存状态；S5、当S4中检测到库存发生变动时，进行新一轮的废钢堆料库存的三维数据获取。
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百度查询： 欧冶链金再生资源有限公司 浙江天玑时空智能大数据运营有限责任公司 一种基于机器视觉的废钢料堆库存变动检测方法
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