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龙图腾网恭喜天津理工大学;天津理智鑫创能科技有限公司;天津佳展科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的耐火砖形状分类识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116385924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310216732.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于深度学习的耐火砖形状分类识别方法是由邵磊;薛颖;宋志国;魏雅莉;孙文涛;李超设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的耐火砖形状分类识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的耐火砖形状分类识别方法，属于领域图像分析技术领域。本发明提出的方法可通过实时采集实际场景中的耐火砖图像，实现快速的耐火砖形状及质量分类，本发明提出的基于深度学习进行了深度特征的筛选和训练参数的自适应调整，得到的深度模型极大的提高耐火砖分类模型准确性，同时通过该方法进行无间断的耐火砖形状分类任务，降低耐火砖检测工作的人力成本，在一些高危环境实现智能化无人耐火砖形状分类任务。从而让工厂有效提升施工效率。

本发明授权一种基于深度学习的耐火砖形状分类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的耐火砖形状分类识别方法，其特征在于包含如下步骤：步骤S100：获取耐火砖视频信息，其中视频信息中包含不同形状的耐火砖；采用随机掩码去除方法对获取的耐火砖视频视进行处理；针对掩码去除后的视频图像，对其进行顺序信息标记编码，得到掩码视频图像；所述顺序信息标记编码采用正弦函数和余弦函数交替编码方式实现；步骤S200：以步骤S100经过编码后的掩码视频作为输入，网络先由包含两个多头注意力模块的多头注意力机制网络进行特征学习，得到输出向量；步骤S300：多头注意力机制网络的输出向量通过维度变换层先对其进行维度变换，得到变换后的特征向量；步骤S400：对步骤300变换后的特征向量依次通过构建的M个参数自适应调整网络进行特征学习和提取，其中，每个参数自适应调整网络具体包含卷积层、归一化层、全连接层、门控模块、通道分组模块、通道信息筛选模块、空间信息筛选模块以及信息拼接模块组成；具体处理过程如下：维度变换后的信息经卷积运算后，均采用归一化层对特征进行处理，对归一化层处理后的信息经过通道分组模块以及通道筛选模块处理，得到通道信息；对归一化层处理后的信息经全连接层以及门控模块输入至通道分组模块，之后经空间信息筛选模块得到空间信息，对输出的通道信息和空间信息进行拼接得到耐火砖形状和质量分类特征；通过构建的M个参数自适应调整网络进行特征学习和提取后，最后经过全连接层以及耐火砖形状分类层构建得到耐火砖深度卷积分类网络；步骤S500：基于步骤S400构建好的耐火砖深度卷积分类网络采用优化函数对进行训练；步骤S600：基于上述步骤S500训练好的网络，对实际场景中的耐火砖图像进行耐火砖形状和质量分类。

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