买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国联合网络通信集团有限公司;北京理工大学申请的专利废钢异常物检测方法、装置及存储介质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：CN117197729B 。

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：202311120909.6，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权废钢异常物检测方法、装置及存储介质是由张呈宇;王巍;夏元清;孟繁禹;翟弟华;李维汉设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本废钢异常物检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种废钢异常物检测方法、装置及存储介质，涉及通信技术领域，能够用于废钢异常物检测。该方法包括：获取目标训练数据集；目标训练数据集包括多个第一待检测目标图像；将目标训练数据集输入预设神经网络模型中进行训练，生成目标神经网络模型；预设神经网络模型包括：可变形卷积模型、侧抑制模型；可变形卷积模型用于提取待检测目标图像中的多个图像特征；侧抑制模型用于对多个图像特征进行统计和分析；目标神经网络模型用于识别待检测目标图像中的异常物。本申请用于废钢异常物检测。

本发明授权废钢异常物检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种废钢异常物检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标训练数据集；所述目标训练数据集包括多个第一待检测目标图像； 将所述目标训练数据集输入预设神经网络模型中进行训练，生成目标神经网络模型；所述预设神经网络模型包括：可变形卷积模型、侧抑制模型；所述可变形卷积模型用于提取待检测目标图像中的多个图像特征；所述侧抑制模型用于对所述多个图像特征进行统计和分析；所述目标神经网络模型用于识别待检测目标图像中的异常物； 所述预设神经网络模型还包括：第一预设模型；所述可变形卷积模型包括：第一可变形卷积模型、第二可变形卷积模型、第三可变形卷积模型；所述第一预设模型用于分割输入的目标图像；所述第一可变形卷积模型用于提取输入的目标图像的第一图像特征；所述第二可变形卷积模型用于池化输入的目标图像；所述第三可变形卷积模型用于生成目标特征图像； 所述将所述目标训练数据集输入预设神经网络模型中进行训练，包括： 步骤1、将所述目标训练数据集中的每一个所述第一待检测目标图像输入所述第一预设模型，确定每个所述第一待检测目标图像的多个第一待检测子目标图像； 步骤2、将所述多个第一待检测子目标图像输入所述第一可变形卷则模型中，确定所述第一待检测目标图像的至少一个第一图像特征； 步骤3、将所述第一待检测目标图像的所述至少一个第一图像特征输入所第二可变形卷积模型，确定所述第一待检测目标图像的至少一个第二图像特征；所述第二图像特征的数量大于所述第一图像特征的数量； 步骤4、将所述第二图像特征输入所述第三可变形卷积模型，生成目标特征图； 步骤5、将所述目标特征图输入所述侧抑制模型中进行计算，确定所述目标特征图的计算结果是否满足预设阈值； 步骤6、若满足所述预设阈值，则确定所述预设神经网络模型训练完成； 步骤7、若不满足所述预设阈值，则调整所述预设神经网络模型的目标参数，并执行所述步骤1、所述步骤2、所述步骤3、所述步骤4、所述步骤5、所述步骤6、所述步骤7，直至所述预设神经网络模型训练完成。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国联合网络通信集团有限公司;北京理工大学，其通讯地址为：100033 北京市西城区金融大街21号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。