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申请/专利权人：江苏沙钢高科信息技术有限公司
摘要：本发明提供了一种废钢智能定级方法，首先判断任务是否具备启动条件并分配服务器资源用于智能定级，任务分配完成后识别车斗并实时检测抓斗，利用料型图像实例分割的改进SOLOv2深度学习算法对废钢定级标准进行学习，构建废钢智能定级实例分割模型对整车废钢自动识别出废钢的料型、杂质占比、危爆密闭容器等，并进行多角度的综合性运算，确保定级准确，符合废钢定级的标准要求。本发明以废钢定级无人化为最终目标，能实现全天候、全流程自动化运行。
主权项：1.一种废钢智能定级方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获取废钢定级任务情况，判断该任务是否具备启动条件，当具备启动条件时为该任务分配服务器资源；步骤2：采用基于深度学习算法FCOS的目标检测模型识别车斗并划定车斗的范围，实时检测抓斗的位置和运动状态，并判断抓斗是否开始进行卸料，当抓斗开始进行卸料时转步骤3；步骤3：实时检测抓斗并识别抓斗的状态是靠近车斗或远离车斗；在抓斗靠近车斗至远离车斗的时间段内，记录抓斗抓取车斗内废钢的区域，并在识别出抓斗的离开状态时，触发针对抓斗抓取车斗内废钢的区域的图像采集过程；步骤4：采用料型图像实例分割的改进SOLOv2深度学习算法对废钢定级标准进行学习，构建废钢智能定级实例分割模型；基于废钢智能定级实例分割模型对步骤3采集的图像进行废钢料型的识别，通过图片展示识别到的废钢及其相似料型的入库废钢，给出不合格废钢的位置信息，至此，完成对该次采集的图像的定级周期；步骤5：持续监控任务状态，任务未结束则跳转至步骤3，任务结束则跳转至步骤6，所述任务结束指车斗内所有废钢均完成卸料；步骤6：推送所有废钢的定级结果至系统后台，同时系统后台将服务器实例的任务量减1。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏沙钢高科信息技术有限公司 一种废钢智能定级方法
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