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一种钢铁厂内铁水光照图像增强方法及入侵检测方法 

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申请/专利权人:宝钢德盛不锈钢有限公司

摘要:本发明公开了钢铁厂内铁水光照图像增强方法及入侵检测方法,包括以下步骤:获取铁水光照图;基于生成网络,将得到的铁水光照图作为生成网络的目标,对生成网络进行优化;利用优化的生成网络生成铁水光照特征图;将生成的铁水光照特征图附加在所述的钢铁厂内图像的这些区域上,实现钢铁厂内图像的增强;基于YOLOv5模型,以增强后的所有的图像B为训练集,对YOLOv5模型进行训练;通过训练后的YOLOv5模型进行目标检测。本发明通过对钢铁厂内具有铁水光照的区域的图像进行图像增强,大大扩充YOLOv5模型的训练数据,为YOLOv5模型提供了丰富、多样的训练数据,大大提高YOLOv5模型进行目标检测的准确性。

主权项:1.一种钢铁厂内铁水光照图像增强方法,其特征在于:包括以下步骤:S1.拍摄具有铁水光照的图片,将具有铁水光照的图片设定为图片A,将图片A中受到光照影响的地方裁剪出来,得到铁水光照图;S2.基于生成网络,将步骤S1中得到的铁水光照图作为生成网络的目标,对生成网络进行优化;对生成网络进行优化的步骤包括:向待优化的生成网络输入随机向量,生成过程图,计算过程图与铁水光照图的损失值后,通过优化算法更新优化待优化的生成网络,得到优化的生成网络;上述优化步骤连续重复进行一次以上;第一次进行优化步骤时,以优化前的初始的生成网络作为待优化模型;往后的每一次优化步骤中,均以前一次优化步骤中得到的优化的生成网络作为待优化模型;S3.利用步骤S2中得到的最终优化的生成网络生成铁水光照特征图;S4.获取钢铁厂内图像,在钢铁厂内图像上选取一个以上的区域,将步骤S3中生成的铁水光照特征图附加在所述的钢铁厂内图像的这些区域上,实现钢铁厂内图像的增强。

全文数据:

权利要求:

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