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龍圖騰網(wǎng)獲悉太原理工大學(xué);山西太重智能采礦裝備技術(shù)有限公司申請的專利一種露天礦排土場大場景多目標檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120411913B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510898687.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/56；該發(fā)明授權(quán)一種露天礦排土場大場景多目標檢測方法是由李國彥;黃葉涵;張玨;岳海峰;郭云飛;張永明;劉博凱;張昊龍;蘇世杰;何怡鋆設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種露天礦排土場大場景多目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于目標檢測技術(shù)領(lǐng)域，為解決目前在大環(huán)境下對小目標的檢測不精準的問題。提供了一種露天礦排土場大場景多目標檢測方法，包括以下步驟：基于Yolov8n構(gòu)建多目標網(wǎng)絡(luò)模型，以Yolov8n網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，將Yolov8n網(wǎng)絡(luò)中的C2f模塊全部替換為C3Ghost模塊，并在Yolov8n網(wǎng)絡(luò)的骨干網(wǎng)絡(luò)中使用GSConv模塊替換Conv模塊，在頸部網(wǎng)絡(luò)中使用GhostConv模塊替換Conv模塊，同時引入C3STR模塊，并增加一層小目標檢測層；然后利用預(yù)處理后的歷史多目標視頻圖像對多目標網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練和優(yōu)化，得到優(yōu)化后的多目標網(wǎng)絡(luò)模型；將待測多目標視頻圖像輸入所述優(yōu)化后的多目標網(wǎng)絡(luò)模型中進行目標識別。本發(fā)明不僅提高了大環(huán)境下的目標檢測精度，而且減少了參數(shù)量和模型大小。

本發(fā)明授權(quán)一種露天礦排土場大場景多目標檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種露天礦排土場大場景多目標檢測方法，其特征在于，包括如下步驟： 獲取歷史多目標視頻圖像，并對所述歷史多目標視頻圖像所包含的目標對象分別進行數(shù)據(jù)標注； 對數(shù)據(jù)標注后的歷史多目標視頻圖像進行數(shù)據(jù)增強，并將數(shù)據(jù)增強后的歷史多目標視頻圖像數(shù)據(jù)集按預(yù)設(shè)劃分比例劃分為訓(xùn)練集和測試集； 基于Yolov8n構(gòu)建多目標網(wǎng)絡(luò)模型，所述多目標網(wǎng)絡(luò)模型以Yolov8n網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，將Yolov8n網(wǎng)絡(luò)中的C2f模塊全部替換為C3模塊和Ghost模塊相融合的C3Ghost模塊，并在所述Yolov8n網(wǎng)絡(luò)的骨干網(wǎng)絡(luò)中使用GSConv模塊替換Conv模塊，在頸部網(wǎng)絡(luò)中使用GhostConv模塊替換Conv模塊，同時在所述Yolov8n網(wǎng)絡(luò)的第8層和第12層引入由C3模塊和Swin-transformer模塊相融合的C3STR模塊，并增加一層特征圖尺寸為160×160的小目標檢測層； 利用所述訓(xùn)練集對所述多目標網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練和優(yōu)化，并利用所述測試集進行測試，得到優(yōu)化后的多目標網(wǎng)絡(luò)模型； 將待測多目標視頻圖像輸入所述優(yōu)化后的多目標網(wǎng)絡(luò)模型中，利用所述優(yōu)化后的多目標網(wǎng)絡(luò)模型得到所述待測多目標視頻圖像中各目標對象的類別。

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