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龙图腾网获悉欧冶链金再生资源有限公司;上海宝信软件股份有限公司申请的专利一种基于Segformer的废钢识别分割方法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：CN115829988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211612823.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于Segformer的废钢识别分割方法是由陶炜;顾懿;李勇;刘奉昌;解鹏;司运蘅;缪全明;张世伟;吴越设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Segformer的废钢识别分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Segformer的废钢识别分割方法，属于废钢技术领域。本发明的步骤为：S1：多角度对废钢运载车辆所载钢堆进行拍照获取钢堆样本照片；S2：对钢堆样本照片进行去噪、标注预处理与数据增强，得到预处理钢堆照片；S3：对预处理钢堆照片进行标注；S4：将标注的钢堆照片传入Segformer语义分割模型进行深度学习模型训练，提取训练权重；S5：在废钢卸货作业过程中，采集每次吸取动作卸料区域照片；S6：将预测错误、预测缺失部分进行收集，按比例补充入数据集并训练迭代。本发明操作简便，解决了废钢料堆无序堆放带来的分割困难问题，将每块废钢料块单独分割，为下一步单块废钢独立分类及测厚奠定基础。

本发明授权一种基于Segformer的废钢识别分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Segformer的废钢识别分割方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：多角度对废钢运载车辆所载钢堆进行拍照获取钢堆样本照片； S2：对钢堆样本照片进行去噪、标注预处理与数据增强，得到预处理钢堆照片； S3：对预处理钢堆照片进行标注，并采用k折交叉验证方法将其拆分为x份训练集、验证集和测试集； S4：将标注的钢堆照片传入Segformer语义分割模型进行深度学习模型训练，提取训练权重，具体包括如下步骤： S401：根据使用场景将Segformer语义分割模型进行修改，具体修改如下：1.由于废钢料区块较小，Segformer模型的4层Transformer编码器产生的低分辨率粗特征信息过多，新增一层原始分辨率12尺寸的全MLP编码器作为头部网络，并对应修改解码器部分，修改后的解码器部分大小如下： 同时，Segformer模型的注意力机制中采用Softmax函数作为激活函数，其容易抑制钢块特征信息中的边缘冲击信息，故将其修改为： S402：分别将x份钢块原图和标签图片导入Segformer深度学习语义分割模型进行训练，每份训练E次，得到x份训练权重； S403：得到的x份训练权重和Segformer深度学习语义分割模型对y份相应测试集进行预测，对y份预测结果取平均； S404：根据y份预测结果值，调整如学习率、交并比阈值、损失函数计算方式等超参数，所有标注的图片和相应标签导入Segformer语义分割模型进行训练，得到最终训练权重； S5：在废钢卸货作业过程中，采集每次吸取动作卸料区域照片，将钢堆照片传入所得语义分割模型，对钢堆照片进行预测，获取卸料区域照片进行语义分割； S6：将预测错误、预测缺失部分进行收集，按比例补充入数据集并训练迭代；对迭代得到的权重按k折交叉验证进行评估，选择评估最优者与原权重针对新数据集进行预测比较，发布更优权重。

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