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龍圖騰網獲悉安徽理工大學申請的專利基于改進YOLOV5和DeepSort的礦井下鉆桿計數方法、系統及設備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：CN115909121B 。

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：202211021431.7，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權基于改進YOLOV5和DeepSort的礦井下鉆桿計數方法、系統及設備是由王向前;史策;楊超宇;耿顯亞;常昊乾;李敏敏設計研發完成，并于2022-08-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于改進YOLOV5和DeepSort的礦井下鉆桿計數方法、系統及設備在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于改進YOLOV5和DeepSort的礦井下鉆桿計數方法、系統及設備，首先，對YOLOV5模型進行改進，然后獲取礦井下鉆桿作業視頻作為數據集，對數據集中的鉆桿目標進行標注后，對改進的YOLOV5模型進行訓練，直至評價合格，將鉆機作業視頻輸入至訓練后的所述改進YOLOV5模型，得到鉆桿位置信息和檢測框信息；最后采用DeepSort算法，對鉆桿進行追蹤、計數、顯示。本發明將改進的YOLOV5模型與DeepSort多目標跟蹤算法進行融合，在不影響檢測速度的條件下提高了鉆桿的檢測精度與鉆桿的計數精度，實現了在煤礦井下復雜的環境中，對鉆桿進行實時精確計數的功能。

本發明授權基于改進YOLOV5和DeepSort的礦井下鉆桿計數方法、系統及設備在權利要求書中公布了：1.一種基于改進YOLOV5和DeepSort的礦井下鉆桿計數方法，其特征在于， S1、獲取礦井下鉆桿作業視頻作為數據集，對所述數據集中的鉆桿目標進行標注，得到包含鉆桿目標標注框的鉆桿目標圖像； S2、對YOLOV5模型進行改進，得到改進YOLOV5模型；改進步驟包括： 根據K-means算法，計算新的anchors值； 在所述YOLOV5模型的主干網絡中加入注意力機制； 使用BiFPN網絡進行多尺度特征融合； S3、根據所述鉆桿目標圖像，對所述改進YOLOV5模型進行訓練，直至評價合格，得到訓練后的所述改進YOLOV5模型； S4、將鉆機作業視頻輸入至訓練后的所述改進YOLOV5模型，得到鉆桿位置信息和檢測框信息； S5、根據所述鉆桿位置信息和檢測框信息，采用DeepSort算法，對鉆桿進行追蹤、計數、顯示。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人安徽理工大學，其通訊地址為：232000 安徽省淮南市泰豐大街168號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。