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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京科技大學(xué)申請的專利一種基于圖像處理與DBN深度信念網(wǎng)絡(luò)的廢鋼識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115346108B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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?zhí)?專利號為：202210878343.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖像處理與DBN深度信念網(wǎng)絡(luò)的廢鋼識別方法是由李小占;張飛;韓嘯;黃碩;井梁;楊晉;史瑞;任寶成設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-07-25向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于圖像處理與DBN深度信念網(wǎng)絡(luò)的廢鋼識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于圖像處理與DBN深度信念網(wǎng)絡(luò)的廢鋼識別方法，包括：采用攝像設(shè)備對當前停靠的載有廢鋼的車輛進行圖像采集，得到車輛圖像，并對采集到的車輛圖像進行圖像分割，得到車輛的車廂位置；對車廂位置進行評估，判斷車廂是否位于指定區(qū)域內(nèi)；當車廂位于指定區(qū)域內(nèi)時，對車廂內(nèi)的廢鋼進行圖像采集，得到廢鋼圖像；對采集到的廢鋼圖像進行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的廢鋼圖像；對預(yù)處理后的廢鋼圖像進行特征提取，得到對應(yīng)的廢鋼特征數(shù)據(jù)；對提取的廢鋼特征數(shù)據(jù)進行DBN深度信念網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，得到廢鋼對應(yīng)的等級。本發(fā)明達到了準確識別判斷廢鋼等級的目的，實現(xiàn)了企業(yè)高效的運轉(zhuǎn)，解決了傳統(tǒng)人工識別中所存在的廢鋼等級檢測不準確的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖像處理與DBN深度信念網(wǎng)絡(luò)的廢鋼識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖像處理與DBN深度信念網(wǎng)絡(luò)的廢鋼識別方法，其特征在于，所述基于圖像處理與DBN深度信念網(wǎng)絡(luò)的廢鋼識別方法包括：采用攝像設(shè)備對當前停靠的載有廢鋼的車輛進行圖像采集，得到車輛圖像，并對采集到的車輛圖像進行圖像分割，得到載有廢鋼的車輛的車廂位置；對車廂位置進行評估，判斷車廂是否位于指定區(qū)域內(nèi)；當車廂位于指定區(qū)域內(nèi)時，對車廂內(nèi)的廢鋼進行圖像采集，得到廢鋼圖像；對采集到的廢鋼圖像進行預(yù)處理，得到預(yù)處理后的廢鋼圖像；對預(yù)處理后的廢鋼圖像進行特征提取，得到對應(yīng)的廢鋼特征數(shù)據(jù)；對提取的廢鋼特征數(shù)據(jù)進行DBN深度信念網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，得到廢鋼對應(yīng)的等級；所述對采集到的車輛圖像進行圖像分割，包括：采用grabcut圖像分割算法，對采集到的車輛圖像的前景和背景進行標定，運用高斯混合模型對車輛圖像中的各個像素進行標定，獲取權(quán)重π、均值向量μ和協(xié)方差矩陣Σ，進行高斯混合模型迭代求解，去除車輛圖像中的背景，分割出其中車輛的邊緣，獲得車輛的輪廓信息，從圖像中分離出車輛的車廂；所述對車廂內(nèi)的廢鋼進行圖像采集，包括：采用球型攝像機對車廂內(nèi)的廢鋼進行圖像采集，并在拍攝時，利用greedy算法對拍攝操作進行求解，求解出清晰、高覆蓋且無重疊的操作組合；所述拍攝操作包括拍攝路徑、拍攝角度和拍攝焦距；所述利用greedy算法對拍攝操作進行求解，包括：利用greedy算法對拍攝路徑、拍攝角度和拍攝焦距建立數(shù)學(xué)模型，將其分解成三個子問題，然后單獨的對拍攝路徑、拍攝角度和拍攝焦距進行局部最優(yōu)求解；最后將局部最優(yōu)解進行組合，得到拍攝操作最優(yōu)解，從而得到廢鋼圖像；所述對預(yù)處理后的廢鋼圖像進行特征提取，得到對應(yīng)的廢鋼特征數(shù)據(jù)，包括：采用樹狀小波變換算法，對預(yù)處理后的廢鋼圖像的高頻帶和低頻帶進行分解，得到圖像特征，根據(jù)圖像高頻與低頻能量的不同進行小波分解，用小波變換系數(shù)作為特征向量來提取圖像的顏色特征、紋理特征和邊緣特征；對廢鋼幾何尺寸進行判定，得到廢鋼的幾何尺寸數(shù)據(jù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京科技大學(xué)，其通訊地址為：100083 北京市海淀區(qū)學(xué)院路30號；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)”。