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申请/专利权人：武汉理工大学;美利林科技有限公司
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的铁水测温工序辅助方法及系统，可以实时的监测操作人员的位置是否安全、防护是否到位、测温动作是否合格并在不安全或动作不合格时发出报警声音提示从而规避风险，可以有效地辅助测温操作人员安全、正确地测量铁水温度，从而有效避免因测量不正确导致的操作人员伤亡事件和测量温度不准确导致的浇注产品不合格率。
主权项：1.一种基于深度学习的铁水测温工序辅助方法，其特征在于，包括：预先构建四个深度学习模型，其中，第一深度学习模型用于判断测温人员是否出现在视频图像中，第二深度学习模型用于判断测温人员是否正确佩戴指定颜色的防护装置，第三深度学习模型用于判断测温人员的测温姿势是否合格，第四深度学习模型用于预测测温人员身体部位与铁水炉的间距；获取大量的铸铁浇筑工序熔融铁水测温人员测温动作视频，测温动作视频中的图像包括合格的测温流程对应的特征和不合格的测温流程对应的特征，其中，合格的测温流程对应的特征包括测温人员出现在视频中、正确穿戴指定颜色防护服、测温姿势正确以及处于安全距离内，不合格的测温流程的特征包括如测温人员未出现在视频中、未正确穿戴指定颜色防护服、测温姿势不正确以及未处于安全距离内，根据各深度学习模型的特点对图像进行标注后构建对应的训练数据集，并利用对应的训练数据集对各深度学习模型进行训练；在进行铁水测温之前，利用摄像机实时获取当前的测温人员测温视频信息，利用训练好的第一深度学习训练模型判断测温人员是否出现，如果在本次测温时段没有出现，则发出警报信息，如果在本次测温时段出现，则通过第二深度学习模型、第三深度学习模型和第四深度学习模型对视频信息的图像进行判断，如果判断结果为测温人员未正确佩戴指定颜色的防护装置、测温动作不合格、测温人员未处于安全距离之内中的一种时，则发出警报信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉理工大学 美利林科技有限公司 一种基于深度学习的铁水测温工序辅助方法及系统
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