華潤數(shù)字科技有限公司劉雨桐獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉華潤數(shù)字科技有限公司申請(qǐng)的專利基于塔克分解的回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別方法及其相關(guān)設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN114078225B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202111396193.3,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V20/40;該發(fā)明授權(quán)基于塔克分解的回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別方法及其相關(guān)設(shè)備是由劉雨桐;石強(qiáng);熊嬌;王國勛;張興設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2021-11-23向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。
本基于塔克分解的回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別方法及其相關(guān)設(shè)備在說明書摘要公布了:本申請(qǐng)實(shí)施例屬于工業(yè)化互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,涉及一種基于塔克分解的回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別方法及其相關(guān)設(shè)備,包括基于獲取的工藝參數(shù)構(gòu)建對(duì)應(yīng)各時(shí)間窗口的工藝組合數(shù)據(jù),基于各時(shí)間窗口對(duì)應(yīng)的窯況視頻構(gòu)建燒成帶拼接圖像,通過工藝組合數(shù)據(jù)和燒成帶拼接圖像分別訓(xùn)練初始全卷積模型和初始?xì)埐钌窠?jīng)模型,獲得全卷積模型和殘差神經(jīng)模型;基于全卷積模型將工藝組合數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為工藝特征數(shù)據(jù),基于殘差神經(jīng)模型將燒成帶拼接圖像轉(zhuǎn)化為圖像特征數(shù)據(jù);獲取基于塔克分解的初始特征融合模型和初始長短期記憶模型,基于工藝特征數(shù)據(jù)和圖像特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練初始特征融合模型和初始長短期記憶模型,獲得特征融合模型和長短期記憶模型。本申請(qǐng)?zhí)岣邔?duì)回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確性。
本發(fā)明授權(quán)基于塔克分解的回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別方法及其相關(guān)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于塔克分解的回轉(zhuǎn)窯狀態(tài)識(shí)別方法,其特征在于,包括下述步驟:根據(jù)預(yù)設(shè)的時(shí)間窗口獲取對(duì)應(yīng)的工藝參數(shù)和窯況視頻,基于所述工藝參數(shù)構(gòu)建對(duì)應(yīng)各時(shí)間窗口的工藝組合數(shù)據(jù),基于各時(shí)間窗口對(duì)應(yīng)的所述窯況視頻構(gòu)建對(duì)應(yīng)的燒成帶拼接圖像,并通過所有所述工藝組合數(shù)據(jù)和所有所述燒成帶拼接圖像分別訓(xùn)練預(yù)設(shè)的初始全卷積模型和初始?xì)埐钌窠?jīng)模型,獲得全卷積模型和殘差神經(jīng)模型;基于所述全卷積模型對(duì)所述工藝組合數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取操作,獲得工藝特征數(shù)據(jù),并基于所述殘差神經(jīng)模型對(duì)所述燒成帶拼接圖像進(jìn)行特征提取操作,獲得圖像特征數(shù)據(jù);獲取預(yù)設(shè)的基于塔克分解的初始特征融合模型和預(yù)設(shè)的初始長短期記憶模型,基于所述工藝特征數(shù)據(jù)和所述圖像特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練所述初始特征融合模型和所述初始長短期記憶模型,獲得特征融合模型和長短期記憶模型;實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)工藝參數(shù)和目標(biāo)燒成帶圖像,根據(jù)所述全卷積模型和所述殘差神經(jīng)模型分別對(duì)所述目標(biāo)工藝參數(shù)和所述目標(biāo)燒成帶圖像進(jìn)行特征提取操作,分別獲得目標(biāo)工藝特征數(shù)據(jù)和目標(biāo)圖像特征數(shù)據(jù),并將所述目標(biāo)工藝特征數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)圖像特征數(shù)據(jù)依次輸入至所述特征融合模型和長短期記憶模型中,獲得目標(biāo)窯況類別;所述基于所述全卷積模型對(duì)所述工藝組合數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取操作,獲得工藝特征數(shù)據(jù),并基于所述殘差神經(jīng)模型對(duì)所述燒成帶拼接圖像進(jìn)行特征提取操作,獲得圖像特征數(shù)據(jù)的步驟包括:去除所述全卷積模型的全連接層,獲得參數(shù)特征提取模型,將所述工藝組合數(shù)據(jù)輸入至所述參數(shù)特征提取模型中,獲得所述工藝特征數(shù)據(jù);去除所述殘差神經(jīng)模型的全連接層,獲得圖像特征提取模型,將所述燒成帶拼接圖像輸入至所述圖像特征提取模型中,獲得所述圖像特征數(shù)據(jù)。
如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人華潤數(shù)字科技有限公司,其通訊地址為:518000 廣東省深圳市福田區(qū)梅林街道梅都社區(qū)中康路136號(hào)深圳新一代產(chǎn)業(yè)園2棟801;或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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