本發(fā)明提供一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別結(jié)晶器銅板V型黏結(jié)特征的連鑄漏鋼預(yù)警方法，屬于鋼鐵冶金連鑄檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)獲取熱電偶的測(cè)點(diǎn)溫度，利用可視化手段獲取具有典型“V”型黏結(jié)特征的溫度變化異常區(qū)域熱像圖，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)的方式加載預(yù)訓(xùn)練好的VGG16卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并對(duì)其結(jié)構(gòu)進(jìn)行微調(diào)，并在采集到的黏結(jié)異常區(qū)域圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練與測(cè)試，最終通過(guò)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)連鑄漏鋼的在線預(yù)警。本發(fā)明基于遷移學(xué)習(xí)后的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)結(jié)晶器漏鋼進(jìn)行在線檢測(cè)及預(yù)警，能夠保證全部黏結(jié)漏鋼案例報(bào)出的條件下，大幅度降低誤報(bào)次數(shù)，有效提高預(yù)警準(zhǔn)確率。