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龙图腾网恭喜东北大学申请的专利一种基于自主进化神经网络的板坯号在线识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114387550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210030570.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于自主进化神经网络的板坯号在线识别方法是由唐立新;王显鹏;刘晴晴;董志明设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自主进化神经网络的板坯号在线识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于自主进化神经网络的板坯号在线识别方法，涉及钢铁企热轧生产过程自动控制技术领域。该方法首先提取板坯行进过程的视频数据，并进行数据处理获得带板坯号的板坯图像数据集；再基于迁移学习的思想，对板坯图像上的板坯号的具体位置进行定位，制作板坯号识别所需数据集；基于多目标遗传规划的思想设计自主进化神经网络算法，构建板坯号识别集成模型，实现对板坯号进行在线识别；最后将识别出的单个板坯号字符进行重组，得到预测的板坯号。该方法能够实现板坯号的端到端在线识别，可有效降低劳动成本，提高热轧生产线的智能制造水平。

本发明授权一种基于自主进化神经网络的板坯号在线识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自主进化神经网络的板坯号在线识别方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：针对热轧生产过程中的板坯行进过程，提取板坯行进过程的视频数据；步骤2：针对板坯行进过程的视频数据进行数据处理，得到带板坯号的图像数据集；步骤3：基于迁移学习的思想，对板坯图像上的板坯号的具体位置进行定位，制作板坯号识别所需数据集；步骤4：基于多目标遗传规划的思想设计自主进化神经网络算法，构建板坯号识别集成模型，实现对板坯号进行在线识别；步骤4.1：基于笛卡尔遗传规划和Pareto最优解集思想设计自主进化神经网络算法；步骤4.2：将步骤3中得到的板坯号字符数据集作为训练数据传入步骤4.1设计的自主进化神经网络算法，对步骤4.1设计的自主进化神经网络算法进行训练，得到最终的Pareto最优前沿；步骤4.1.1：设计神经网络内部多种卷积、池化、残差、网络串联、网络并联基础模块，基于笛卡尔遗传规划，将所设计的基础模块进行排列组合，实现可变长度的神经网络结构编码；步骤4.1.2：以模型参数量和识别精度为两目标，采用基于Pareto最优解集思想的多目标进化策略，来指导自主进化神经网络算法快速搜索到识别准确率高且模型复杂度低的最优神经网络架构；步骤4.1.3：设计包括交叉、变异在内的遗传算子，使得交叉变异产生的子代解在能够保留父代解优良基因的基础上更具多样性，从而扩大自主进化神经网络算法的搜索空间；步骤4.3：将步骤4.2中得到Pareto最优前沿上的解作为板坯号识别子模型，基于差分进化算法构建板坯号在线识别集成模型；步骤5：将识别出的单个板坯号字符根据字符图像的命名方式进行重组，得到预测的板坯号，并将预测的板坯号与板坯库中的板坯号进行核对，同时结合板坯的炉前参数，给出自动放行、待定或报警处理。

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