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龍圖騰網獲悉北京科技大學申請的專利一種基于充填料漿圖像特征的在線濃度監測方法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：CN115601676B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202211246978.7，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權一種基于充填料漿圖像特征的在線濃度監測方法是由尹升華;閆澤鵬;王雷鳴;陳勛;嚴榮富;陳大鵬設計研發完成，并于2022-10-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于充填料漿圖像特征的在線濃度監測方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于充填料漿圖像特征的在線濃度監測方法，屬于礦山充填技術領域。該方法采用雙分辨率料漿檢測傳感器對介尺度范圍清晰成像，采集料漿攪拌過程中靜態圖像和視頻流數據。料漿檢測傳感器鏡頭端布置半導體制冷與高壓空氣雙重冷卻裝置。綜合分析自然圖像淺層公共特征，介尺度圖像多尺度特征和視頻光流特征與濃度間的關系，建立基于圖像特征和視頻光流特征的充填料漿濃度監測模型。在生產中，通過實時圖像對攪拌槽中料漿濃度進行實時測定。該方法結合機器視覺、深度學習與人工智能技術，將料漿的介尺度圖像和視頻數據的定性特征進行定量表征，為充填采礦智能化發展提供良好借鑒。

本發明授權一種基于充填料漿圖像特征的在線濃度監測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于充填料漿圖像特征的在線濃度監測方法，其特征在于，包括步驟如下： S1：數據采集：在充填料漿制備攪拌時，采用視覺介尺度料漿檢測傳感器對攪拌槽中攪拌軸軸向的前、中、后三個位置的料漿表面進行拍攝，采集不同入料條件下料漿攪拌過程中的自然圖像、介尺度圖像和視頻流數據，形成料漿濃度相關的視覺感知特征以及運動特征表示； S2：特征提取：采用卷積神經網絡對S1中采集的圖像和視頻流數據分別進行特征提取，獲得自然圖像的淺層公共特征、介尺度圖像的多尺度特征和視頻的光流特征； S3：濃度標定：提取不同入料條件下攪拌槽內的料漿，采用烘干法進行濃度測定，獲得不同入料條件下料漿的濃度基準值； S4：通過FPN網絡結構進行自然圖像的淺層公共特征和介尺度圖像的多尺度特征的特征融合，并通過預訓練模型實現自然圖像特征的遷移學習；同時，綜合分析圖像、視頻的光流特征與料漿濃度間的關系，采用小樣本圖像遷移學習的料漿濃度分析模型預訓練技術建立基于圖像特征和視頻光流特征的充填料漿濃度監測模型； S5：充填料漿濃度監測：在工業生產條件下，根據S4中建立的充填料漿濃度監測模型，通過S1中獲得的實時圖像對充填料漿濃度進行監測。

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