宝山钢铁股份有限公司李家波获国家专利权
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龙图腾网获悉宝山钢铁股份有限公司申请的专利基于深度学习的热轧卷取带钢的尾部角度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：CN116197243B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202111441510.9，技术领域涉及：B21B15/00；该发明授权基于深度学习的热轧卷取带钢的尾部角度识别方法是由李家波;孙红枫;张群亮;张健民设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的热轧卷取带钢的尾部角度识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的热轧卷取带钢的尾部角度识别方法：包括步骤：1、建立带钢尾部图像数据集，分为训练数据集和验证数据集；2、构建深度学习模型，将训练数据集和验证数据集送至深度学习模型进行训练，得到带钢尾部位置的识别模型；3、整定现场环境，采集现场图像，识别尾部类别，计算初始带钢尾部位置角度，启动尾部跟踪任务；4、间隔采集现场图像，利用识别模型实时跟踪带钢尾部位置，识别尾部类别并计算带钢尾部位置角度；5、带钢卷取过程中根据尾部类别识别结果计算实际角度值；6、是否卷取结束，是则结束图像采集，否则返回步骤4。本发明能基于深度学习的识别模型，实现带钢尾部位置的准确识别和跟踪。
本发明授权基于深度学习的热轧卷取带钢的尾部角度识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的热轧卷取带钢的尾部角度识别方法，其特征是：包括以下步骤： 步骤1：建立带钢尾部图像数据集，并将其分为训练数据集和验证数据集； 步骤2：构建深度学习模型，将训练数据集和验证数据集送至深度学习模型进行训练，得到适用于热轧带钢卷取尾部位置的识别模型； 步骤3：整定现场环境，采集带钢卷取时的现场图像，并通过识别模型识别现场图像中带钢的尾部类别，计算初始的带钢尾部位置角度，启动尾部跟踪任务； 步骤4：图像采集设备间隔采集现场图像，利用识别模型根据现场图像实时跟踪带钢尾部的位置，并识别尾部类别并计算带钢尾部位置角度； 步骤5：在带钢的卷取过程中，对每一张现场图像判断是否有尾部类别的识别结果，根据尾部类别的识别结果和带钢尾部位置角度计算实际角度值； 步骤6：判断带钢是否卷取结束，若是，则结束图像采集，退出控制程序，若否，则返回步骤4。
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