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申请/专利权人：云南神火铝业有限公司
摘要：本申请实施例公开了一种自动识别块状残极的块状残极检测模型构建方法及应用，其中自动识别块状残极的块状残极检测模型构建方法包括：步骤1采集传送带上包括残极炭块的图像，得到样本数据集；步骤2对所述样本数据集进行预处理；步骤3基于预处理后的样本数据集，利用图像标注工具对其图像中的残极炭块进行定位和分类标注，利用得到的标注文件及原始样本数据集构成模型训练所需的残极炭块定位和分类数据集；步骤4在原始yolov5网络模型的特征融合网络中增加小目标检测层，得到改进yolov5网络模型；步骤5利用所述残极炭块定位和分类数据集对改进yolov5网络模型进行训练，得到所述块状残极检测模型。
主权项：1.一种自动识别块状残极的块状残极检测模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1）采集传送带上包括残极炭块的图像，得到样本数据集；步骤2）对所述样本数据集进行预处理；步骤3）基于预处理后的样本数据集，利用图像标注工具对其图像中的残极炭块进行定位和分类标注，利用得到的标注文件及原始样本数据集构成模型训练所需的残极炭块定位和分类数据集；步骤4）在原始yolov5网络模型的特征融合网络中增加小目标检测层，得到改进yolov5网络模型，具体包括：将灰度值为180-255的白色区域，以及灰度值为100-180的灰色区域识别为电解质结壳块，将灰度值为0-100的黑灰色区域识别定位为残极炭块，采用LableImg进行图像标注，将样本数据集图像中的残极炭块分类标注为大、中、小块形状，将所述残极炭块定位和分类数据集中的残极炭块表面图像按照3*3切割成9个小图进行重新标记，以获得小目标特征图并对所述小目标检测层进行训练，所述切割成9个小图进行重新标记，具体包括：切割时在两个相邻小图之间设置overlap重叠区域；将小图跑模型推理，得到推理结果；对所述推理结果中boxes位置进行坐标转换，转换为对应于原残极炭块表面图像中的位置；把各个小图推理结果用torch.cat进行合并；使用nms非极大值抑制过滤掉重复的框；步骤5）利用所述残极炭块定位和分类数据集对改进yolov5网络模型进行训练，得到所述块状残极检测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南神火铝业有限公司 自动识别块状残极的块状残极检测模型构建方法及应用
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