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龙图腾网获悉太原理工大学;山西太重智能采矿装备技术有限公司申请的专利一种露天矿排土场大场景多目标检测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：CN120411913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510898687.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种露天矿排土场大场景多目标检测方法是由李国彦;黄叶涵;张珏;岳海峰;郭云飞;张永明;刘博凯;张昊龙;苏世杰;何怡鋆设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种露天矿排土场大场景多目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于目标检测技术领域，为解决目前在大环境下对小目标的检测不精准的问题。提供了一种露天矿排土场大场景多目标检测方法，包括以下步骤：基于Yolov8n构建多目标网络模型，以Yolov8n网络为基础，将Yolov8n网络中的C2f模块全部替换为C3Ghost模块，并在Yolov8n网络的骨干网络中使用GSConv模块替换Conv模块，在颈部网络中使用GhostConv模块替换Conv模块，同时引入C3STR模块，并增加一层小目标检测层；然后利用预处理后的历史多目标视频图像对多目标网络模型进行训练和优化，得到优化后的多目标网络模型；将待测多目标视频图像输入所述优化后的多目标网络模型中进行目标识别。本发明不仅提高了大环境下的目标检测精度，而且减少了参数量和模型大小。

本发明授权一种露天矿排土场大场景多目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种露天矿排土场大场景多目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取历史多目标视频图像，并对所述历史多目标视频图像所包含的目标对象分别进行数据标注； 对数据标注后的历史多目标视频图像进行数据增强，并将数据增强后的历史多目标视频图像数据集按预设划分比例划分为训练集和测试集； 基于Yolov8n构建多目标网络模型，所述多目标网络模型以Yolov8n网络为基础，将Yolov8n网络中的C2f模块全部替换为C3模块和Ghost模块相融合的C3Ghost模块，并在所述Yolov8n网络的骨干网络中使用GSConv模块替换Conv模块，在颈部网络中使用GhostConv模块替换Conv模块，同时在所述Yolov8n网络的第8层和第12层引入由C3模块和Swin-transformer模块相融合的C3STR模块，并增加一层特征图尺寸为160×160的小目标检测层； 利用所述训练集对所述多目标网络模型进行训练和优化，并利用所述测试集进行测试，得到优化后的多目标网络模型； 将待测多目标视频图像输入所述优化后的多目标网络模型中，利用所述优化后的多目标网络模型得到所述待测多目标视频图像中各目标对象的类别。

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