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龍圖騰網獲悉華北電力大學(保定)申請的專利一種基于改進YOLOv11皮帶多類型撕裂識別方法及系統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：CN120219817B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202510277515.4，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于改進YOLOv11皮帶多類型撕裂識別方法及系統是由萬書亭;王曉盼;陳曉霄;王一龍;張雄;張中盤;時瑛設計研發完成，并于2025-03-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于改進YOLOv11皮帶多類型撕裂識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于改進YOLOv11皮帶多類型撕裂識別方法及系統，涉及皮帶撕裂識別技術領域。方法具體步驟如下：獲取皮帶撕裂圖像并進行類型標注得到初始數據集；對初始數據集采用數據增強技術添加干擾因素得到訓練數據集，通過訓練數據集對改進YOLOv11模型進行訓練得到用于皮帶撕裂檢測的檢測模型，實時采集實際皮帶運行圖像并輸入至檢測模型中進行皮帶撕裂類型的識別，同時公開了基于上述方法的系統。使用數據增強策略對數據集進行擴充，添加干擾因素模擬電廠輸煤系統中皮帶運行的實際工作環境，增強圖像數據集的多樣性和魯棒性。對YOLOv11模型進行改進，提升了原模型的泛化能力，適配于不同撕裂類型、不同圖像尺寸，工作效率高，增強了模型訓練的精度。

本發明授權一種基于改進YOLOv11皮帶多類型撕裂識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于改進YOLOv11皮帶多類型撕裂識別方法，其特征在于，具體步驟如下： 步驟S1：獲取歷史皮帶圖像數據并進行預處理，得到皮帶撕裂圖像； 步驟S2：對皮帶撕裂圖像進行類型標注得到初始數據集； 步驟S3：對初始數據集采用數據增強技術添加與皮帶運行環境相關的干擾因素得到訓練數據集； 步驟S4：通過訓練數據集對改進YOLOv11模型進行訓練得到用于皮帶撕裂檢測的檢測模型，改進YOLOv11模型包括嵌入有輕量級多尺度卷積模塊的主干網絡、采用高級特征金字塔結構的頸部網絡以及設置有共享卷積層和細節增強層的檢測頭； 頸部網絡的輸入端與特征融合模塊連接的輸出模塊相連接，頸部網絡包括用坐標注意力模塊代替通道注意力模塊的高級特征金字塔結構，改進后的高級特征金字塔結構用于自動適應不同視角和周圍環境的變化； 坐標注意力模塊包括輸入層，輸入層連接有第一水平平均池化層和第一垂直平均池化層，第一水平平均池化層和第二垂直平均池化層連接有特征融合層，特征融合層連接有第一卷積層，第一卷積層連接有歸一化層，歸一化層連接有第二水平平均池化層和第二垂直平均池化層，第二水平平均池化層和第二垂直平均池化層分別連接有第二卷積層，兩個第二卷積層均連接有Sigmoid激活函數層，兩個Sigmoid激活函數層均與輸入層進行重新加權操作，重新加權操作后通過輸出層輸出； 步驟S5：實時采集實際皮帶運行圖像并輸入至檢測模型中進行皮帶撕裂類型的識別。

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華北電力大學(保定)，其通訊地址為：071003 河北省保定市蓮池區永華北大街619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”。