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龙图腾网获悉煤炭科学研究总院有限公司;天地科技股份有限公司北京技术研究分公司申请的专利煤矿综采工作面刮板机煤流堵塞状态识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119851093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510316983.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权煤矿综采工作面刮板机煤流堵塞状态识别方法是由张越;程健;孙大智;王广福;闫鹏鹏;秦雨;沈冬辰设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本煤矿综采工作面刮板机煤流堵塞状态识别方法在说明书摘要公布了：本公开提出一种煤矿综采工作面刮板机煤流堵塞状态识别方法，该方法包括：构建初始煤流堵塞状态识别模型，其中，初始煤流堵塞状态识别模型基于YOLOv8n目标检测算法、StarNet主干网络、上下文星型融合模块以及权重共享检测头构建，StarNet主干网络作为YOLOv8n目标检测算法的主干；获取目标数据集，其中，目标数据集包括多个样本煤流图像，样本煤流图像包含刮板机煤流堵塞信息；基于目标数据集训练初始煤流堵塞状态识别模型，以得到目标煤流堵塞状态识别模型；基于目标煤流堵塞状态识别模型对目标刮板机进行煤流堵塞状态识别。由此，能够通过优化模型结构和引入创新模块，有效提升煤流堵塞检测方法的精度和实时性。

本发明授权煤矿综采工作面刮板机煤流堵塞状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种煤矿综采工作面刮板机煤流堵塞状态识别方法，其特征在于，包括： 构建初始煤流堵塞状态识别模型，其中，所述初始煤流堵塞状态识别模型基于YOLOv8n目标检测算法、StarNet主干网络、上下文星型融合模块以及权重共享检测头构建，所述StarNet主干网络作为所述YOLOv8n目标检测算法的主干，并用所述上下文星型融合模块替换YOLOv8的C2f模块，其中，所述上下文星型融合模块是通过将PKINet中的上下文锚点注意力机制引入到StarNet的StarBlock结构中，新的结构为StarBlock-CAA模块，并将所述StarBlock-CAA模块替换YOLOv5中C3模块的Bottleneck部分得到的； 获取目标数据集，其中，所述目标数据集包括多个样本煤流图像，所述样本煤流图像包含刮板机煤流堵塞信息，包括：利用工作面摄像机采集刮板机的输煤视频，并进行抽帧处理后得到第一数据集，并将所述第一数据集和公开数据进行合并后得到所述目标数据集； 基于所述目标数据集训练所述初始煤流堵塞状态识别模型，以得到目标煤流堵塞状态识别模型，包括：将所述目标数据集按照比例划分训练集、验证集和测试集，并将所述训练集、验证集和测试集输入至所述初始煤流堵塞状态识别模型中进行训练并保存精度最高的模型权重文件； 基于所述目标煤流堵塞状态识别模型对目标刮板机进行煤流堵塞状态识别。

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