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龍圖騰網恭喜天津理工大學;天津理智鑫創能科技有限公司;天津佳展科技有限公司申請的專利一種基于深度學習的耐火磚形狀分類識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116385924B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310216732.3，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權一種基于深度學習的耐火磚形狀分類識別方法是由邵磊;薛穎;宋志國;魏雅莉;孫文濤;李超設計研發完成，并于2023-03-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的耐火磚形狀分類識別方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于深度學習的耐火磚形狀分類識別方法，屬于領域圖像分析技術領域。本發明提出的方法可通過實時采集實際場景中的耐火磚圖像，實現快速的耐火磚形狀及質量分類，本發明提出的基于深度學習進行了深度特征的篩選和訓練參數的自適應調整，得到的深度模型極大的提高耐火磚分類模型準確性，同時通過該方法進行無間斷的耐火磚形狀分類任務，降低耐火磚檢測工作的人力成本，在一些高危環境實現智能化無人耐火磚形狀分類任務。從而讓工廠有效提升施工效率。

本發明授權一種基于深度學習的耐火磚形狀分類識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的耐火磚形狀分類識別方法，其特征在于包含如下步驟：步驟S100：獲取耐火磚視頻信息，其中視頻信息中包含不同形狀的耐火磚；采用隨機掩碼去除方法對獲取的耐火磚視頻視進行處理；針對掩碼去除后的視頻圖像，對其進行順序信息標記編碼，得到掩碼視頻圖像；所述順序信息標記編碼采用正弦函數和余弦函數交替編碼方式實現；步驟S200：以步驟S100經過編碼后的掩碼視頻作為輸入，網絡先由包含兩個多頭注意力模塊的多頭注意力機制網絡進行特征學習，得到輸出向量；步驟S300：多頭注意力機制網絡的輸出向量通過維度變換層先對其進行維度變換，得到變換后的特征向量；步驟S400：對步驟300變換后的特征向量依次通過構建的M個參數自適應調整網絡進行特征學習和提取，其中，每個參數自適應調整網絡具體包含卷積層、歸一化層、全連接層、門控模塊、通道分組模塊、通道信息篩選模塊、空間信息篩選模塊以及信息拼接模塊組成；具體處理過程如下：維度變換后的信息經卷積運算后，均采用歸一化層對特征進行處理，對歸一化層處理后的信息經過通道分組模塊以及通道篩選模塊處理，得到通道信息；對歸一化層處理后的信息經全連接層以及門控模塊輸入至通道分組模塊，之后經空間信息篩選模塊得到空間信息，對輸出的通道信息和空間信息進行拼接得到耐火磚形狀和質量分類特征；通過構建的M個參數自適應調整網絡進行特征學習和提取后，最后經過全連接層以及耐火磚形狀分類層構建得到耐火磚深度卷積分類網絡；步驟S500：基于步驟S400構建好的耐火磚深度卷積分類網絡采用優化函數對進行訓練；步驟S600：基于上述步驟S500訓練好的網絡，對實際場景中的耐火磚圖像進行耐火磚形狀和質量分類。

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