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一种用于钢铁行业的特征标识物检测方法及装置 

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申请/专利权人:中冶京诚工程技术有限公司

摘要:本申请提供了一种用于钢铁行业的特征标识物检测方法及装置,可用于钢铁冶金技术领域。具体实现方案为:获取预设场景下的特征标识物图像数据,并对所述特征标识物图像数据进行预处理操作,构建钢铁行业的特征标识物数据集;构建改进YOLOv5神经网络模型,并基于所述特征标识物数据集和K‑Means++聚类算法对所述改进YOLOv5神经网络模型进行训练,直至所述改进YOLOv5神经网络模型满足预设模型评估指标,得到训练好的特征标识物检测模型;在所述预设场景部署所述特征标识物检测模型,并基于所述特征标识物检测模型,对所述预设场景下的待检测特征标识物图像进行检测,确定所述待检测特征标识物图像对应的特征标识物类型。

主权项:1.一种用于钢铁行业的特征标识物检测方法,其特征在于,包括:获取预设场景下的特征标识物图像数据,并对所述特征标识物图像数据进行预处理操作,构建钢铁行业的特征标识物数据集;构建改进YOLOv5神经网络模型,并基于所述特征标识物数据集和K-Means++聚类算法对所述改进YOLOv5神经网络模型进行训练,直至所述改进YOLOv5神经网络模型满足预设模型评估指标,得到训练好的特征标识物检测模型;在所述预设场景部署所述特征标识物检测模型,并基于所述特征标识物检测模型,对所述预设场景下的待检测特征标识物图像进行检测,确定所述待检测特征标识物图像对应的特征标识物类型。

全文数据:

权利要求:

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