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申请/专利权人：唐山学院;唐山钢铁集团有限责任公司;华北理工大学
摘要：本发明涉及模式识别技术领域，公开了基于机器视觉的高炉中心煤气流分布模式识别方法及系统，采集高炉炉内生产情况图像，并对图像进行预处理；提取包括中心煤气流的面积、温度和偏移度的衍生参数；基于CNN‑LSTM‑Attention的预测模型，实现对中心煤气流衍生参数的预测；基于欧式加权FCM算法的识别模型，实现中心煤气流分布模式的识别；该方法通过图像分割、灰度重心和空间配准等操作，实现对中心煤气流温度、面积和偏移度的特征提取。为高炉煤气流发展状态和布料制度提供可靠的依据，在实际生产中能够更加准确、科学地表征中心煤气流的发展状态。可自动实现关键参数预测和中心煤气流分布模式识别，解决了高炉图像数据利用效率低、专家规则数据不全面的缺陷。
主权项：1.基于机器视觉的高炉中心煤气流分布模式识别方法，其特征在于，包括步骤：采集高炉炉内生产情况图像，并对图像进行预处理；基于CNN-LSTM-Attention的预测模型，实现对中心煤气流的衍生参数的预测；其中所述CNN-LSTM-Attention的预测模型，通过第一策略提取的衍生参数进行训练和测试得到，衍生参数包括中心煤气流的面积、温度和偏移度；基于欧式加权FCM算法的识别模型，实现中心煤气流分布模式的识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 唐山学院 唐山钢铁集团有限责任公司 华北理工大学 基于机器视觉的高炉中心煤气流分布模式识别方法及系统
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