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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于目标检测的中间包亮眼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：CN116486301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310379598.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于目标检测的中间包亮眼检测方法是由黄张骁;刘元浩;宋帆;王洪玉设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标检测的中间包亮眼检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于视频图像处理技术领域，提出一种基于目标检测的中间包亮眼检测方法。其为轻量级的基于卷积神经网络和长短时记忆神经网络实现的亮眼检测方法，目的在于解决炼钢生产过程中，对于亮眼现象无法及时捕捉的问题，提高生产过程的自动效率。利用传统图像处理进行半自动化标注，实现目标识别的自我深度学习。本发明有效利用了炼钢中间包亮眼区域的变化特性，将亮眼视为观察目标，与钢水覆盖层阴影等干扰因素区分开，有效利用了视频的时序信息，实现亮眼实时检测。

本发明授权一种基于目标检测的中间包亮眼检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标检测的中间包亮眼检测方法，其特征在于，具体步骤如下， 步骤1、以亮眼视频监控器为视频数据来源，通过包括残差模块和自注意力模块的CNN网络对视频数据进行初步提取，获得候选亮眼区域； 步骤2、使用传统边缘检测算子，从候选亮眼区域提取出亮眼边缘；通过设置亮眼亮度阈值进一步提取亮眼范围图像，计算亮眼范围图像面积，亮眼范围图像面积和亮眼范围图像亮度作为预测亮眼变化的特征； 步骤3、使用LSTM网络对上述提取出来的亮眼范围图像进行处理，预测其变化趋势； 所述基于目标检测的中间包亮眼检测方法基于一种基于目标检测的中间包亮眼检测网络实现，基于目标检测的中间包亮眼检测网络分为4层，依次为CNN网络层、late_pooling、两个时域卷积层和三个LSTM网络层； CNN网络层分为两部分，第一部分包括一个三维卷积层conv1、ReLU层和一个最大池化层pooling；第二部分包括一个InceptionBlock、ReLU层、一个最大池化层pooling； late_pooling，将CNN网络层的输出结果输入到一个全连接层后再通过一次池化； 时域卷积层包括128个3×3的时域卷积核； LSTM网络层进行训练时，其每一帧训练输出值与视频的下一帧进行对比，梯度的反向传播后将正确的下一帧加入到训练集中； 经过基于目标检测的中间包亮眼检测网络后，亮眼范围图像进行如下处理； Xt＝[Xt,1,…,Xt,i]1 out＝Wi·Xt+Wh·tanct+Wc·ct3 式1是对步骤一CNN网络对图像的卷积处理得到的特征向量，用Xt,i表示t时刻的图像的列向量；式2是LSTM中cellstate和hiddenstate的初始和迭代计算方式；式3是输出结果，其中Wt是神经元到神经元的权重矩阵，Wh是记忆门的权重矩阵，tan·是LSTM中的非线性部分，Wc是cellstate之间权重矩阵，这三个矩阵是LSTM需要进行梯度反向迭代的矩阵。

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