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龙图腾网恭喜北京科技大学申请的专利一种基于图像处理与DBN深度信念网络的废钢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：CN115346108B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210878343.2，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种基于图像处理与DBN深度信念网络的废钢识别方法是由李小占;张飞;韩啸;黄硕;井梁;杨晋;史瑞;任宝成设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理与DBN深度信念网络的废钢识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像处理与DBN深度信念网络的废钢识别方法，包括：采用摄像设备对当前停靠的载有废钢的车辆进行图像采集，得到车辆图像，并对采集到的车辆图像进行图像分割，得到车辆的车厢位置；对车厢位置进行评估，判断车厢是否位于指定区域内；当车厢位于指定区域内时，对车厢内的废钢进行图像采集，得到废钢图像；对采集到的废钢图像进行预处理，得到预处理后的废钢图像；对预处理后的废钢图像进行特征提取，得到对应的废钢特征数据；对提取的废钢特征数据进行DBN深度信念网络学习，得到废钢对应的等级。本发明达到了准确识别判断废钢等级的目的，实现了企业高效的运转，解决了传统人工识别中所存在的废钢等级检测不准确的问题。

本发明授权一种基于图像处理与DBN深度信念网络的废钢识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理与DBN深度信念网络的废钢识别方法，其特征在于，所述基于图像处理与DBN深度信念网络的废钢识别方法包括：采用摄像设备对当前停靠的载有废钢的车辆进行图像采集，得到车辆图像，并对采集到的车辆图像进行图像分割，得到载有废钢的车辆的车厢位置；对车厢位置进行评估，判断车厢是否位于指定区域内；当车厢位于指定区域内时，对车厢内的废钢进行图像采集，得到废钢图像；对采集到的废钢图像进行预处理，得到预处理后的废钢图像；对预处理后的废钢图像进行特征提取，得到对应的废钢特征数据；对提取的废钢特征数据进行DBN深度信念网络学习，得到废钢对应的等级；所述对采集到的车辆图像进行图像分割，包括：采用grabcut图像分割算法，对采集到的车辆图像的前景和背景进行标定，运用高斯混合模型对车辆图像中的各个像素进行标定，获取权重π、均值向量μ和协方差矩阵Σ，进行高斯混合模型迭代求解，去除车辆图像中的背景，分割出其中车辆的边缘，获得车辆的轮廓信息，从图像中分离出车辆的车厢；所述对车厢内的废钢进行图像采集，包括：采用球型摄像机对车厢内的废钢进行图像采集，并在拍摄时，利用greedy算法对拍摄操作进行求解，求解出清晰、高覆盖且无重叠的操作组合；所述拍摄操作包括拍摄路径、拍摄角度和拍摄焦距；所述利用greedy算法对拍摄操作进行求解，包括：利用greedy算法对拍摄路径、拍摄角度和拍摄焦距建立数学模型，将其分解成三个子问题，然后单独的对拍摄路径、拍摄角度和拍摄焦距进行局部最优求解；最后将局部最优解进行组合，得到拍摄操作最优解，从而得到废钢图像；所述对预处理后的废钢图像进行特征提取，得到对应的废钢特征数据，包括：采用树状小波变换算法，对预处理后的废钢图像的高频带和低频带进行分解，得到图像特征，根据图像高频与低频能量的不同进行小波分解，用小波变换系数作为特征向量来提取图像的颜色特征、纹理特征和边缘特征；对废钢几何尺寸进行判定，得到废钢的几何尺寸数据。

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