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龍圖騰網獲悉太原理工大學;山西太重智能采礦裝備技術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：CN120411913B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510898687.3，技術領域涉及：G06V20/56；該發明授權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;何怡鋆設計研發完成，并于2025-07-01向國家知識產權局提交的專利申請。

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：本發明屬于目標檢測技術領域，為解決目前在大環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構建多目標網絡模型，以Yolov8n網絡為基礎，將Yolov8n網絡中的C2f模塊全部替換為C3Ghost模塊，并在Yolov8n網絡的骨干網絡中使用GSConv模塊替換Conv模塊，在頸部網絡中使用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；然后利用預處理后的歷史多目標視頻圖像對多目標網絡模型進行訓練和優化，得到優化后的多目標網絡模型；將待測多目標視頻圖像輸入所述優化后的多目標網絡模型中進行目標識別。本發明不僅提高了大環境下的目標檢測精度，而且減少了參數量和模型大小。

本發明授權一種露天礦排土場大場景多目標檢測方法在權利要求書中公布了：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據標注； 對數據標注后的歷史多目標視頻圖像進行數據增強，并將數據增強后的歷史多目標視頻圖像數據集按預設劃分比例劃分為訓練集和測試集； 基于Yolov8n構建多目標網絡模型，所述多目標網絡模型以Yolov8n網絡為基礎，將Yolov8n網絡中的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網絡的骨干網絡中使用GSConv模塊替換Conv模塊，在頸部網絡中使用GhostConv模塊替換Conv模塊，同時在所述Yolov8n網絡的第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； 利用所述訓練集對所述多目標網絡模型進行訓練和優化，并利用所述測試集進行測試，得到優化后的多目標網絡模型； 將待測多目標視頻圖像輸入所述優化后的多目標網絡模型中，利用所述優化后的多目標網絡模型得到所述待測多目標視頻圖像中各目標對象的類別。

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太原理工大學;山西太重智能采礦裝備技術有限公司，其通訊地址為：030024 山西省太原市萬柏林區迎澤西大街79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”。