CN113158898A - 一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法 - Google Patents

一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113158898A
CN113158898A CN202110433401.6A CN202110433401A CN113158898A CN 113158898 A CN113158898 A CN 113158898A CN 202110433401 A CN202110433401 A CN 202110433401A CN 113158898 A CN113158898 A CN 113158898A
Authority
CN
China
Prior art keywords
hot metal
metal ladle
ladle car
car
molten iron
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202110433401.6A
Other languages
English (en)
Inventor
罗涛
舒帮君
高新明
张炜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Baowu Group Echeng Iron and Steel Co Ltd
Original Assignee
Baowu Group Echeng Iron and Steel Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Baowu Group Echeng Iron and Steel Co Ltd filed Critical Baowu Group Echeng Iron and Steel Co Ltd
Priority to CN202110433401.6A priority Critical patent/CN113158898A/zh
Publication of CN113158898A publication Critical patent/CN113158898A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/41Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01BMEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/70Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of video data
    • G06F16/78Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually
    • G06F16/783Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content
    • G06F16/7847Retrieval characterised by using metadata, e.g. metadata not derived from the content or metadata generated manually using metadata automatically derived from the content using low-level visual features of the video content
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40Extraction of image or video features
    • G06V10/44Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G06V10/443Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components by matching or filtering
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/74Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
    • G06V10/75Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
    • G06V10/752Contour matching
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/46Extracting features or characteristics from the video content, e.g. video fingerprints, representative shots or key frames
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/48Matching video sequences

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Library & Information Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Refinement Of Pig-Iron, Manufacture Of Cast Iron, And Steel Manufacture Other Than In Revolving Furnaces (AREA)

Abstract

本发明是一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法,其特征在于,包括以下具体步骤:1)设定针对铁水罐车的各项抓图相关参数,包括温度阈值、铁水罐轮廓图;2)对每一帧红外视频画面进行监控分析,抓拍铁水罐车图像,实现连续不间断的自动监测;3)依据抓拍到铁水罐红外成像图,通过相关热红外像素算法获得铁水罐车高度;本发明实现智能化、自动化测铁水罐高度,实现后台自动报警,避免事故发生,降低现场作业人员劳动强度,并可自动记录超限记录。

Description

一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法
技术领域
本发明涉及炼铁生产中自动化技术领域,具体是一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法。
背景技术
炼铁至炼钢生产工艺流程中,采用铁水罐车将铁水进行运输,若铁水罐车超高则会有撞坏高炉下烘烤装置包盖的风险,甚至可能导致煤气泄漏爆炸风险,严重影响铁水运输安全,而目前主要依靠操作工人观察并判断是否超高,存在以下问题:1、依靠人工目测误差大,人工劳动强度大,容易出现判断错误,导致铁水罐车因超高而撞坏高炉下设备的事故;2、铁水罐的温度极高,仅外表面温度都能达到300℃,热辐射范围广,普通激光扫描设备无法就近安装测量,对准确判断铁水罐车高度值造成一定困难。
发明内容
本发明的目的就是为了解决上述依靠人工判断铁水罐是否超高存在效率低、劳动强度大、易误判的问题,提供一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法。
本发明的具体方案是:一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法,其特征在于,包括以下具体步骤:
1)设定针对铁水罐车的各项抓图相关参数,包括温度阈值、铁水罐轮廓图;
2)对每一帧红外视频画面进行监控分析,抓拍铁水罐车图像,实现连续不间断的自动监测;
3)依据抓拍到铁水罐红外成像图,通过相关计算模型获得铁水罐车高度。
本发明所述步骤1)中各项抓图相关参数如下,温度阈值用于区分其他对象、背景与铁水罐,铁水罐轮廓图采用一个外形标准的铁水罐车画面的二值图,用来作为匹配模板,匹配时提取其边缘轮廓,与实时画面中对象的边缘轮廓进行相似度匹配,相似度高低用于辅助判断画面中的物体是否是铁水罐车。
本发明所述步骤2)铁水罐车连续抓拍的方法如下:当铁水罐车进入画面,首先根据温度阈值判断是否符合温度区间的对象,然后根据铁水罐轮廓图确定进入画面的物体为铁水罐,后台实时演算对象的轮廓形状、位置、面积、运动方向,根据判断阈值判断是否是铁水罐车,是否就位,如果判断是铁水罐车并且就位,则对画面进行抓拍,抓拍完成后监视对象是否离开,判断对象离开后接着监测后面的铁水罐车,从而实现连续不断的自动监测。
本发明所述步骤3)中通过红外像素计算获得铁水罐车高度方法具体如下:结合一张标准高度的铁水罐图像进行分析计算,将拍摄的实物铁水罐车及标准铁水罐车两张图像叠加到一起进行对比;首先建立红外成像图的坐标系,图像左上角为原点O,X轴和Y轴刻度值为像素,根据图像的分辨率可以得到画面X轴和Y轴的最大坐标值xm和ym。
根据标准铁水罐外接正矩形的最小纵坐标y和最大纵坐标yb,计算出标准铁水罐的像素高度:
h=ym-(ym-yb)-y=yb-y
标准铁水罐的实际高度为H。
根据待测铁水罐外接正矩形的也可以得到其最小纵坐标y’和最大纵坐标yb’,而实际上铁水罐车车架的高度都是一致的,因此yb’=yb,计算待测铁水罐的像素高度:
h’=ym-(ym-yb)-y’=yb-y’
待测铁水罐的实际高度与其像素高度之比和标准铁水罐的实际高度与其像素高度之比是相等的,将待测铁水罐的实际高度记为H’,即存在下列公式:
H/H=h’/H’
通过上式进行等比例换算可得:
H’=h’×H/h=(yb-y’)/h×H
进一步如果需要计算铁水罐车的高度,因为画面下方是紧贴钢轨的,所以需要测量的像素高度为ym-y’,将待测铁水罐车的实际高度记为Hm,则其计算公式为:
Hm=(ym-y’)/h×H
本发明还包括步骤4)将铁水罐车高度、车架号与铁水罐罐号进行绑定;5)铁水罐车高度越限报警,并自动生成铁水罐车超高统计报表。
本发明所述步骤4)中铁水罐车高度与车架号及铁水罐编号进行绑定方法如下:对照片中铁水罐车的罐号进行文字识别,通过罐号去后台线车表查找车架号,从而将每个铁水罐车高度与车架号、铁水罐车罐号进行绑定。
本发明所述步骤5)铁水罐车高度越限报警方法如下:根据预设的高度越限报警阈值,判断铁水罐车高度是否越限,越限则通过后台可视化软件进行文字报警或语音报警,报警信息具体到车架号、铁水罐车罐号、时间、地点、高度值。
本发明采用自动测高系统进行自动化测高,自动测高系统包括数据查询接口、数据库、数据分析后台、热红外成像装置,所述热红外成像装置用以采集铁水罐车视频画面并将其传输到数据分析后台,所述数据分析后台接收热红外成像装置的视频数据进行分析并将结果传输到数据库中进行存储,所述查询接口通过调用数据库中的数据从而将铁水罐车高度信息呈现给查询用户。
本发明相比现有技术具有以下优点:1、本方法通过热红外像素计算模型算法实现了对铁水罐车的自动化测高,解决了铁水罐车高度智能测量问题,实现无人化、高温热辐射环境下监测:通过铁水罐车识别算法和抓拍方式的设定,自动进行铁水罐车识别与抓拍,并通过文字识别与铁水罐车罐号进行绑定,完成分析后自动生成每个铁水罐车测高记录并进行联动报警,全程不需要人的参与,自动化完成;2、后台自动报警:既有文字报警提示,还有语音报警,方便后台人员及时收到报警信息并采取有效措施,避免事故发生,为铁水运输安全管理提供预警信息;3、节约人工成本:以前是通过人工来估测铁水罐车高度,需要每天三班派人现场巡检,发明此系统后优化现场作业人员4人,每年可节约人工成本32万元(每人按8万元/年测算);4、减少事故损失:根据以往每年铁水罐车因超高撞坏高炉下、转炉内上方设备事故4次计算,平均每次事故处理成本5万元计算,则节约成本为:4次×5万元=20万元/年。
附图说明
图1是本发明流程图;
图2是本发明铁水罐实际高度计算方法示意图。
具体实施方式
本实施例是一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法,采用自动测高系统进行自动化测高,自动测高系统包括数据查询接口、数据库、数据分析后台、热红外成像装置,所述热红外成像装置用以采集铁水罐车视频画面并将其传输到数据分析后台,所述数据分析后台接收热红外成像装置的视频数据进行分析并将结果传输到数据库中进行存储,所述查询接口通过调用数据库中的数据从而将铁水罐车高度信息呈现给查询用户,自动化测铁水罐高度包括以下具体步骤:
1)设定针对铁水罐车红外抓拍的各项相关参数,包括温度阈值、铁水罐轮廓图等;
2)抓拍铁水罐车图像,对每一帧红外视频画面进行监控分析,实现连续不间断的自动监测;
3)依据抓拍到铁水罐红外成像图,通过相关计算模型获得铁水罐车高度;
4)铁水罐车高度、车架号与铁水罐罐号进行绑定;
5)铁水罐车高度越限报警,实现文字报警或语音报,自动生成铁水罐车超高统计报表。
本实施例所述步骤1)中的各项抓图相关参数如下,温度阈值用于区分其他对象、背景与铁水罐,环境温度即便是夏季一般也不会高于60度,根据经验铁水罐温度基本大于100度,便可以设置温度阈值用来区分其他对象、背景与铁水罐;铁水罐轮廓图通常采用一个外形比较标准的铁水罐车画面的二值图,用来作为匹配模板,匹配的时候提取其边缘轮廓,与实施画面中对象的边缘轮廓进行矩相似度匹配,相似度高低用于辅助判决画面中的物体是否是铁水罐车,通过第二个参数值可以将画面中可能出现的机车、汽车、运输钢坯车辆等其它高温物体进行排除,从而精准的抓拍到铁水罐的红外成像图。
所述步骤2)中,首先根据温度阈值判断是否符合温度区间的对象,然后根据铁水罐轮廓图确定进入画面的物体为铁水罐,后台实时演算对象的轮廓形状、位置、面积、运动方向等,根据判决阈值判断是否是铁水罐车,是否就位,如果判决是铁水罐车并且就位,则对画面进行抓拍,抓拍完成后监视对象是否离开,判断对象离开后接着监测后面的铁水罐车,从而实现连续不断的自动监测。
所述步骤3)中,首先通过红外成像抓图获得铁水罐车的轮廓,然后通过轮廓获取该铁水罐车红外像素高度,依据抓拍到的热红外画面纵坐标最大值ym为288,标准铁水罐罐底距离画面下边缘为5个像素即yb,标准铁水罐的像素高度是h为232,实际高度H为4.85米,此时获得一张待测图片,测得待测铁水罐的最小纵坐标y’为24,则可以计算得到本次待测铁水罐车的实际高度为:Hm=(ym-y’)/h×H=(288-24)/232×4.85=5.5米。
所述步骤4)中,首先采用人工智能技术对照片中铁水罐车的罐号进行文字识别,通过文字识别出铁水罐号为620,同时查线车表查到车号是T71808,这样就将该铁水罐车罐号、罐高和车号绑定在一起。
所述步骤5)中,预设的铁水罐车高度越限报警阈值为5.5米,此时铁水罐车实测高度为5.5米,因此铁水罐车高度超限,后台系统触发报警。既有语音报警(警告:铁水罐车高度超限,罐号620,请尽快处理!),又有文字报警信息,显示为:2021年4月12日15:39/棒三铁水线/铁水罐车T71808/罐号626,并自动生成铁水罐车超高报表。

Claims (8)

1.一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法,其特征在于,包括以下具体步骤:
1)设定针对铁水罐车的各项抓图相关参数,包括温度阈值、铁水罐轮廓图;
2)对每一帧红外视频画面进行监控分析,抓拍铁水罐车图像,实现连续不间断的自动监测;
3)依据抓拍到铁水罐红外成像图,通过相关热红外像素算法获得铁水罐车高度。
2.根据权利要求1所述的一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法,其特征是:所述步骤1)中各项抓图相关参数如下,温度阈值用于区分其他对象、背景与铁水罐,铁水罐轮廓图采用一个外形标准的铁水罐车画面的二值图,用来作为匹配模板,匹配时提取其边缘轮廓,与实时画面中对象的边缘轮廓进行相似度匹配,相似度高低用于辅助判断画面中的物体是否是铁水罐车。
3.根据权利要求1所述的一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法,其特征是:所述步骤2)铁水罐车连续抓拍的方法如下:当铁水罐车进入画面,首先根据温度阈值判断是否符合温度区间的对象,然后根据铁水罐轮廓图确定进入画面的物体为铁水罐,后台实时演算对象的轮廓形状、位置、面积、运动方向,根据判断阈值判断是否是铁水罐车,是否就位,如果判断是铁水罐车并且就位,则对画面进行抓拍,抓拍完成后监视对象是否离开,判断对象离开后接着监测后面的铁水罐车,从而实现连续不断的自动监测。
4.根据权利要求1所述的一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法,其特征是:所述步骤3)中通过红外像素计算获得铁水罐车高度方法具体如下:首先通过红外成像抓图获得铁水罐车的轮廓,然后通过轮廓获取该铁水罐红外像素高度,通过像素计算模型算出实际铁水罐车的高度。
5.根据权利要求1所述的一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法,其特征是:还包括步骤4)将铁水罐车高度、车架号与铁水罐罐号进行绑定;5)铁水罐车高度越限报警,并自动生成铁水罐车超高统计报表。
6.根据权利要求5所述的一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法,其特征是:所述步骤4)中铁水罐车高度与车架号及铁水罐编号进行绑定方法如下:对照片中铁水罐车的罐号进行文字识别,通过罐号去后台线车表查找车架号,从而将每个铁水罐车高度与车架号、铁水罐车罐号进行绑定。
7.根据权利要求5所述的一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法,其特征是:所述步骤5)铁水罐车高度越限报警方法如下:根据预设的高度越限报警阈值,判断铁水罐车高度是否越限,越限则通过后台可视化软件进行文字报警或语音报警,报警信息具体到车架号、铁水罐车罐号、时间、地点、高度值。
8.根据权利要求1所述的一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法,其特征是:采用自动测高系统进行自动化测高,自动测高系统包括数据查询接口、数据库、数据分析后台、热红外成像装置,所述热红外成像装置用以采集铁水罐车视频画面并将其传输到数据分析后台,所述数据分析后台接收热红外成像装置的视频数据进行分析并将结果传输到数据库中进行存储,所述查询接口通过调用数据库中的数据从而将铁水罐车高度信息呈现给查询用户。
CN202110433401.6A 2021-04-22 2021-04-22 一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法 Pending CN113158898A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110433401.6A CN113158898A (zh) 2021-04-22 2021-04-22 一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110433401.6A CN113158898A (zh) 2021-04-22 2021-04-22 一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN113158898A true CN113158898A (zh) 2021-07-23

Family

ID=76868072

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110433401.6A Pending CN113158898A (zh) 2021-04-22 2021-04-22 一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113158898A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114445396A (zh) * 2022-02-14 2022-05-06 金陵科技学院 一种基于Canny算法的铁水罐安全检测系统方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101205564A (zh) * 2006-12-22 2008-06-25 宝山钢铁股份有限公司 铁水罐车铁水灌装量控制方法
WO2017054314A1 (zh) * 2015-09-29 2017-04-06 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种建筑物高度计算方法、装置和存储介质
CN109064776A (zh) * 2018-09-26 2018-12-21 广东省交通规划设计研究院股份有限公司 预警方法、系统、计算机设备和存储介质
CN111198371A (zh) * 2020-03-03 2020-05-26 杭州中车数字科技有限公司 前视障碍物检测系统
CN111942426A (zh) * 2020-08-14 2020-11-17 宝武集团鄂城钢铁有限公司 一种基于热红外的铁水运输机车车轴测温方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101205564A (zh) * 2006-12-22 2008-06-25 宝山钢铁股份有限公司 铁水罐车铁水灌装量控制方法
WO2017054314A1 (zh) * 2015-09-29 2017-04-06 百度在线网络技术(北京)有限公司 一种建筑物高度计算方法、装置和存储介质
CN109064776A (zh) * 2018-09-26 2018-12-21 广东省交通规划设计研究院股份有限公司 预警方法、系统、计算机设备和存储介质
CN111198371A (zh) * 2020-03-03 2020-05-26 杭州中车数字科技有限公司 前视障碍物检测系统
CN111942426A (zh) * 2020-08-14 2020-11-17 宝武集团鄂城钢铁有限公司 一种基于热红外的铁水运输机车车轴测温方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
188****7859: "红外成像观测距离的计算方式", 《原创力文档》 *
188****7859: "红外成像观测距离的计算方式", 《原创力文档》, 7 October 2020 (2020-10-07), pages 2 - 4 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114445396A (zh) * 2022-02-14 2022-05-06 金陵科技学院 一种基于Canny算法的铁水罐安全检测系统方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108491758B (zh) 一种轨道检测方法及机器人
CN109448326B (zh) 一种基于快速图像识别的地质灾害智能群防监测系统
CN113947731B (zh) 一种基于接触网安全巡检的异物识别方法及系统
JP6737638B2 (ja) 鉄道車両の外観検査装置
KR101701160B1 (ko) 가동브래킷 변형 검사 시스템
CN116416579B (zh) 一种园区安防监控存储信息智能分析管理系统
CN113158898A (zh) 一种基于红外成像的铁水罐车自动化测高方法
CN113808087A (zh) 钢板表面的缺陷管控方法、装置及计算机可读存储介质
CN110184401A (zh) 高炉出渣铁状态在线检测方法
CN111561967A (zh) 弓网运行状态实时在线检测方法及系统
CN116384963A (zh) 一种基于ar设备的设备巡检指导方法
CN115953726B (zh) 机器视觉的集装箱箱面破损检测方法和系统
CN111942426B (zh) 一种基于热红外的铁水运输机车车轴测温方法
CN114758333A (zh) 一种铸造起重机行车吊运钢包脱挂钩的识别方法及系统
CN114918622B (zh) 一种深冲罐加工工艺
CN115743195A (zh) 一种矿用智能平板车
CN116758465A (zh) 一种基于动态ai视觉的燃气管线车载巡检系统
CN113112427B (zh) 一种铁水运输的监测方法、装置、设备及存储介质
CN214154693U (zh) 一种玻璃幕墙安全监测系统
CN114782808A (zh) 一种基于机器视觉算法的废钢定级识别方法及系统
CN101943575B (zh) 一种移动平台用测试方法和测试系统
Nichoha et al. Development of modern methods and directions of rapid diagnostics of railway tracks defects by television methods
CN112329849A (zh) 基于机器视觉的废钢料场卸料状态识别方法、介质及终端
CN111325147A (zh) 一种基于图像处理的定位线夹脱落检测系统及方法
JPWO2020044797A1 (ja) 情報処理装置、情報処理システム、及び情報処理方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20210723