[發明專利]基于SOLOv2網絡的鋼液檢測定位方法

有效

• 申請號: 202110102064.2
• 申請日: 2021-01-26
• 公開（公告）號: CN112785577B
• 公開（公告）日: 2022-10-14
• 發明（設計）人: 曹國;吳逢斌;賀雨霞
• 申請（專利權）人: 南京理工大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/62
• 代理公司: 南京理工大學專利中心 32203
• 代理人: 岑丹

1.一種基于SOLOv2網絡的鋼液檢測定位方法，其特征在于，具體步驟為：

步驟1：獲取原始鋼液圖像；

步驟2：用訓練好的SOLOv2網絡處理原始鋼液圖像，得到鋼液分割效果圖；

步驟3：除去步驟2中得到的分割效果圖中鋼液區域面積小于閾值的鋼液區域，得到第一鋼液分割效果圖；

步驟4：對于具有時序信息的原始鋼液圖像，采用光流法獲取火焰區域，計算火焰區域面積；

步驟5：對于步驟4獲得的火焰區域，采用求取交集面積以及面積判定的方法，除去不合理的區域后得到第二鋼液分割效果圖，具體方法為：

步驟51：根據黃白色火焰面積和全部火焰面積，進行閾值判定，當黃白色火焰面積和全部火焰面積都大于特定的閾值則認為該鋼液分割效果圖無效，反之有效；

步驟52：求取步驟51得到的有效的鋼液分割效果圖中每個鋼液區域和火焰區域的交集，得到重疊區域，計算重疊區域面積，當重疊區域面積與對應的鋼液區域面積的比例超過閾值時，認定該區域無效，去除無效的鋼液區域，得到第二鋼液分割效果圖；

步驟6：對步驟5獲得的第二鋼液分割效果圖，采用方差判定方法，除去不合理區域，得到最終的鋼液分割效果圖，具體方法為：

對第二鋼液分割效果圖中的每個鋼液區域，計算原圖中對應區域的方差，若方差大于閾值，則認為該區域無效，除去無效區域后，得到最終的鋼液分割效果圖。

2.根據權利要求1所述的基于SOLOv2網絡的鋼液檢測定位方法，其特征在于，所述SOLOv2網絡處理原始轉爐煉鋼視頻，得到分割效果圖，具體為：

步驟21：利用訓練樣本對SOLOv2網絡進行訓練得到深度學習模型；

步驟22：使用深度學習模型處理原始轉爐煉鋼圖，得到分割的效果圖。

3.根據權利要求1或2所述的基于SOLOv2網絡的鋼液檢測定位方法，其特征在于，所述SOLOv2網絡包括數據輸入模塊、骨干網絡、特征金字塔網絡以及掩碼分析重構網絡，其中：

所述數據輸入模塊用于完成數據的輸入和預處理；

所述骨干網絡采用resnet34網絡對輸入圖片進行卷積操作，提取圖片特征；

所述特征金字塔網絡用于生成不同尺度的特征圖并進行特征融合，得到掩碼特征和掩碼內核；

所述掩碼分析重構網絡用于對掩碼特征進行預測分析和重構，得到掩碼分割結果。

4.根據權利要求1所述的基于SOLOv2網絡的鋼液檢測定位方法，其特征在于，采用光流法獲取火焰區的具體過程為：

利用opencv中的光流計算函數，找到在連續2幀原始鋼液圖像之間變化值大于閾值的像素點的集合，得到這部分像素點集合構成的區域；利用圖像的顏色矩陣，得到顏色為黃色和白色的像素點的區域；將像素點集合構成的區域和黃色和白色的像素點的區域合并作為火焰區域。