上海研视信息科技有限公司邢云生获国家专利权
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龙图腾网获悉上海研视信息科技有限公司申请的专利一种基于深度学习技术的带钢穿带异常监测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116612085B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310571540.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习技术的带钢穿带异常监测方法及系统是由邢云生;梅文豪;肖鑫豪设计研发完成，并于2023-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习技术的带钢穿带异常监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习技术的带钢穿带异常监测方法，包括：利用成像设备实时获取待检测带钢表面的图像，根据ResNet模型对图片的大小要求，将图片按比例缩小到指定大小；对带钢表面异常图像添加标签；用加速推理框将ResNet模型部署到服务器；通过缺陷检测模型对成像设备实时获取的带钢表面图像，确定带钢表面图像中的异常。本发明的有益效果：1、本发明通过深度学习与硬件的结合，通过深度学习技术智能判断穿带是否有异常情况发生，实现了智能化的管理；2、本发明通过实时监测，能预防安全隐患的发生，从而进一步保障了工作人员的人生安全；3、提高了工业生产的效果，解放了人工监管，降低了企业人工成本。
本发明授权一种基于深度学习技术的带钢穿带异常监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习技术的带钢穿带异常监测方法，其特征在于：所述检测方法包括： 利用成像设备实时获取待检测带钢表面的图像，得到待检测带钢表面图像集，将图像集内的图片进行分类，根据深度学习神经网络目标侦测模型对图片的大小要求，将图片按比例缩小到指定大小； 对带钢表面异常图像添加标签，先对原始输入做一次卷积操作，然后加一个最大池化；中间是7个连续的模块，每个模块包含两个深度学习PT模型，再加一个最大池化，然后将输入进行平铺操作，最后接一个softmax函数，得到待检测带钢表面分类的ResNet模型，并保存对应的训练权重、根据训练精度和损失函数图判断模型是否已经训练好； 用加速推理框将PT模型部署到服务器； 通过缺陷检测模型对成像设备实时获取的带钢表面图像，确定带钢表面图像中的异常。
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