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龍圖騰網獲悉北京科技大學申請的專利一種高速線材圖像橫向抖動矯正方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117058355B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310919685.9，技術領域涉及：G06V10/24；該發明授權一種高速線材圖像橫向抖動矯正方法及裝置是由周鵬;王海晟;馬博淵設計研發完成，并于2023-07-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種高速線材圖像橫向抖動矯正方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及智能制造技術領域，特別是指一種高速線材圖像橫向抖動矯正方法及裝置，方法包括：獲取高速線材訓練樣本，高速線材訓練樣本包括高速線材樣本圖像以及對應的真值邊界點位置；根據高速線材樣本圖像以及對應的真值邊界點位置，對待訓練的邊界識別模型進行訓練，得到訓練完畢的邊界識別模型；獲取高速線材原始圖像，將高速線材原始圖像輸入到訓練完畢的邊界識別模型，得到高速線材原始圖像左右兩側的邊界線位置信息；根據高速線材原始圖像左右兩側的邊界線位置信息，對高速線材原始圖像進行抖動矯正。采用本發明，可以處理高速線材原始圖像的橫向抖動，使得處理后的高速線材側拍圖更加穩定、清晰。

本發明授權一種高速線材圖像橫向抖動矯正方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種高速線材圖像橫向抖動矯正方法，其特征在于，所述方法包括： S1、獲取高速線材訓練樣本，所述高速線材訓練樣本包括高速線材樣本圖像以及對應的真值邊界點位置； S2、根據所述高速線材樣本圖像以及對應的真值邊界點位置，對待訓練的邊界識別模型進行訓練，得到訓練完畢的邊界識別模型； 其中，所述S2包括： S21、將所述高速線材樣本圖像輸入到待訓練的邊界識別模型的特征提取模塊，得到所述高速線材樣本圖像的特征信息； S22、將所述高速線材樣本圖像的特征信息輸入到待訓練的分類識別分支模塊中，經過三層全連接層進行計算，最后一層全連接層輸出一個判別結果，通過應用均方誤差MSE損失函數的下式1對分類結果進行損失計算： 其中，k表示每行的像素個數，yi ′表示第i個像素的預測標簽，yi表示第i個像素的真實標簽； S23、將所述高速線材樣本圖像的特征信息輸入到待訓練的回歸識別分支模塊中，輸出所述高速線材樣本圖像的預測邊界點位置，根據預測邊界點坐標、所述高速線材樣本圖像對應的真值邊界點位置、通過OKS損失函數的下述公式2對回歸識別結果進行損失計算； 其中，xleft代表預測邊界點位置的左邊界橫坐標，xright代表預測邊界點位置的右邊界橫坐標，xgt_left代表真值邊界點位置的左邊界橫坐標，xgt_right代表真值邊界點位置的右邊界橫坐標，Lforeground代表高速線材前景的長度； S3、獲取高速線材原始圖像，將所述高速線材原始圖像輸入到訓練完畢的邊界識別模型，得到所述高速線材原始圖像左右兩側的邊界線位置信息； 其中，所述S3包括： S31、設定i＝1，N為所述高速線材原始圖像的像素總行數； S32、讀取所述高速線材原始圖像的第i行像素，獲取第i-1行的邊界點位置結果，將所述第i行像素和所述第i-1行的邊界點位置結果進行連接，將連接結果輸入到所述特征提取模塊，得到第i行像素的特征信息； S33、將所述第i行像素的特征信息輸入到所述分類識別分支模塊，得到第i行像素是否含有鋼材的判別結果； S34、將所述第i行像素的特征信息輸入到所述回歸識別分支模塊，得到第i行的待確定邊界點位置； S35、根據第i行像素是否含有鋼材的判別結果和第i行的待確定邊界點位置，確定第i行的邊界點位置結果； S36、比較i與N，如果i大于或等于N，則轉去執行S37，如果i小于N，則i＝i+1，轉去執行S32； S37、根據每行的邊界點位置信息，確定所述高速線材原始圖像左右兩側的邊界線位置信息； S4、根據所述高速線材原始圖像左右兩側的邊界線位置信息，對所述高速線材原始圖像進行抖動矯正。

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