武汉科技大学毕业论文I摘 要目的：高炉炼铁是钢铁冶金生产的重要环节，它的内部运行情况会直接影响生产安全和效率，行业中一般使用的高炉红外监控还是很依赖人工巡检，遇到粉尘遮挡或者边缘模糊的情况，很容易让操作人员产生视觉疲劳，同时可能漏判或者误判，因此本文提出了一种把深度学习目标检测和时序滤波结合起来的高炉内部状态智能诊断方法；方法：首先，针对高炉内部流体目标非刚性的特点，利用 Make Sense 工具构建了包含气柱、明火等关键特征的红外图像专用数据集，同时通过难例挖掘策略提升了样本质量；然后，采用单阶段目标检测网络 YOLOv11 作为视觉感...
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