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龙图腾网获悉宝钢德盛不锈钢有限公司申请的专利一种钢铁厂内铁水光照图像增强方法及入侵检测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：CN118411292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410230204.8，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权一种钢铁厂内铁水光照图像增强方法及入侵检测方法是由郑志强;黎先斌;母非凡;周民设计研发完成，并于2024-02-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种钢铁厂内铁水光照图像增强方法及入侵检测方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种钢铁厂内铁水光照图像增强方法及入侵检测方法在权利要求书中公布了：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.基于由反卷积网络层构成的生成网络，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执行一次以上；在第一次执行优化步骤时，以优化前的初始的生成网络作为待优化模型；在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； 步骤S2中，过程图与铁水光照图的损失值的计算公式为，其中，为过程图与铁水光照图的损失值，为铁水光照图，为生成网络，为向待优化的生成网络输入的随机向量，为输入随机向量的批量大小，为正整数； 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对应区域上，实现钢铁厂内图像的增强； 步骤S4中，通过线性混合算法或泊松融合算法将步骤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对应区域上；其中，通过线性混合算法将步骤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对应区域上时，线性混合算法的公式为，其中，为增强后的图像，为钢铁厂内图像，为铁水光照特征图，为叠加权重，的取值范围在0到1之间。

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