图片由AI生成
中国钢铁产量居世界首位，但废钢利用率仅为21.2%，远低于美国的72.1%，也低于世界平均水平。废钢再利用可降低能耗、降低成本，1吨废钢可提炼860公斤钢材。
废钢回收的头号难题就是分级。我国废钢来源复杂，种类繁多，材质形态各异，目前的分级主要依靠质检人员目测鉴别，难以量化和标准化。废钢分级作业环境较为恶劣，质检人员每次都需要爬到四五米高的大货车车顶上，近距离观察车内废钢，劳动强度大，危险性高。
解决方案
济南钢铁集团与阿里巴巴达摩院合作，研发了全流程自动化、智能化的AI评价系统。系统实时抓拍废钢车辆卸车过程，逐层采样，借助达摩院深度学习算法和智能识别技术，对单层卸车过程和最终整车进行分级。对于不合格废钢、杂质、异物等，可以计算车辆扣重预估值，并对异物进行报警。
针对废钢来源复杂的特点，达摩院优化算法模型，采用图像金字塔结构，结合高层语义信息与低层空间信息，对不同尺度、形态的废钢种类及杂质进行检测。同时采用更精细的细粒度分类网络，增加同一废钢种类的类内距离，显著提升检测准确率。
结果
废钢整体AI评级准确率达到95%，扣重准确率达到90%，达到行业“专家”水平，而且AI还在不断迭代自学习，不断进步。AI也大大提升了废钢分级效率，节省了近三分之一的时间，每天可以单点检测分级上千吨废钢。
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