算法介绍

极视科技针对钢铁生产场景中钢坯位置监控的复杂需求，研发了一套基于深度学习与计算机视觉的智能监控算法。该算法通过实时分析生产线视频流，精准识别钢坯位置、运动轨迹及异常状态，有效解决传统人工监控效率低、误差大、响应慢等问题，助力钢铁企业实现生产流程的自动化与智能化升级。

核心技术亮点：

1. 高精度目标检测与定位

• 多尺度特征融合：采用改进的YOLOv8或Faster R-CNN架构，融合浅层纹理特征与深层语义特征，适应钢坯在不同光照、角度下的检测需求，检测精度达99.5%以上。

• 亚像素级定位：通过边缘拟合与几何校正算法，将钢坯中心点定位误差控制在±2mm以内，满足高精度生产要求。

2. 实时轨迹跟踪与状态分析

• 多目标跟踪（MOT）：结合DeepSORT算法，实现多块钢坯的连续跟踪，支持遮挡、重叠场景下的稳定追踪，轨迹连续性达98%。

• 运动状态预测：基于LSTM神经网络，预测钢坯未来3秒内的运动路径，提前预警碰撞、偏移等风险。

3. 异常事件智能识别

• 越界与堆叠检测：通过虚拟围栏与空间建模技术，实时监测钢坯是否超出指定区域或发生堆叠，误报率低于0.5%。

• 表面缺陷关联分析：结合钢坯表面缺陷检测算法（如裂纹、划痕），分析缺陷位置与运动轨迹的关联性，辅助质量溯源。

4. 环境自适应与鲁棒性优化

• 动态光照补偿：采用直方图均衡化与Retinex算法，消除高温钢坯产生的强光干扰，确保夜间或逆光场景下的稳定检测。

• 抗干扰滤波：通过时域与频域滤波技术，抑制生产线振动、粉尘等噪声对视频流的影响。

算法功能模块：

1. 视频流实时解析：支持RTSP、H.264/H.265等主流协议，单路视频处理延迟<50ms。

2. 钢坯位置可视化：在监控画面中实时标注钢坯边界框、中心点及ID编号，支持历史轨迹回放。

3. 多级预警机制：通过声光报警、短信/邮件通知等方式，分级推送钢坯偏移、碰撞风险等事件。

4. 数据统计与分析：生成钢坯位置分布热力图、运动速度曲线等报表，辅助生产调度优化。

应用场景与价值：

• 热轧生产线：实时监控钢坯在加热炉出口、轧机入口的位置，避免因偏移导致的设备卡死或质量缺陷。

• 冷轧仓储区：自动化盘点钢坯库存，优化堆垛策略，减少人工巡检成本。

• 智能物流调度：结合AGV或轨道运输系统，动态规划钢坯搬运路径，提升物流效率。

技术优势：

• 轻量化部署：算法模型经过量化压缩，可在边缘计算设备（如NVIDIA Jetson系列、瑞芯微RK3588）上实时运行，无需依赖云端算力。

• 低硬件成本：通过算法优化，降低对摄像头分辨率（最低支持1080P）与帧率（最低15FPS）的要求，适配现有生产线设备。

• 快速适配与迭代：提供可视化标注工具与模型训练平台，支持客户自定义钢坯类型、监控区域等参数，7天内完成新场景部署。