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龙图腾网获悉上海研视信息科技有限公司申请的专利轧钢车间棒线材飞钢自动识别方法、存储介质和程序产品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：CN120932026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511457480.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权轧钢车间棒线材飞钢自动识别方法、存储介质和程序产品是由苏庆亚;邢云生;陈鹏宇;王文超;曹志刚;梁凯凯设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本轧钢车间棒线材飞钢自动识别方法、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种轧钢车间棒线材飞钢自动识别方法、存储介质和程序产品，涉及图像数据处理技术领域，包括：采集轧钢车间的环境参数；获取轧钢车间的经偏振光片预处理的视频图像；构建检测模型；将视频图像输入检测模型的特征提取层提取飞钢局部特征以输出空间特征；将连续视频帧特征序列输入检测模型的时序建模层中以输出时序特征；检测模型的决策融合层基于环境参数，动态调整权重以将CNN标准化特征向量和Transformer标准化特征向量融合获得融合特征向量并进行分类决策以输出飞钢检测结果，飞钢检测结果包括飞钢的发生概率和位置坐标。本发明解决了传统机器视觉检测飞钢现象因图像模糊，易出现飞钢漏检、误检的问题。

本发明授权轧钢车间棒线材飞钢自动识别方法、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种轧钢车间棒线材飞钢自动识别方法，其特征在于，包括： 采集轧钢车间的环境参数，所述环境参数包括相对湿度和光照强度； 获取所述轧钢车间的经偏振光片预处理的视频图像； 构建检测模型，所述检测模型包括特征提取层、时序建模层和决策融合层； 将所述视频图像输入所述特征提取层中，所述特征提取层采用CNN提取飞钢局部特征以输出空间特征； 基于轧制速度，将所述空间特征的连续多帧的单帧飞钢局部空间特征图按时间戳顺序拼接形成连续视频帧特征序列； 将所述连续视频帧特征序列输入所述时序建模层中，所述时序建模层通过Transfomer编码器学习飞钢运动的长距离依赖关系以输出时序特征； 所述决策融合层将所述空间特征和所述时序特征标准化以获得CNN标准化特征向量和Transformer标准化特征向量； 基于所述环境参数，所述决策融合层动态调整权重以根据调整后的所述权重将CNN标准化特征向量和Transformer标准化特征向量融合获得融合特征向量； 所述决策融合层将所述融合特征向量输入多层感知器进行分类决策以输出飞钢检测结果，所述飞钢检测结果包括飞钢的发生概率和位置坐标。

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