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龙图腾网获悉鞍钢集团矿业有限公司申请的专利基于YOLOv5网络对传送带表面损伤的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：CN116385758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310011142.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于YOLOv5网络对传送带表面损伤的检测方法是由丛峰武;高太;于代林;李熙然;武允鑫;金实;杨琦设计研发完成，并于2023-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv5网络对传送带表面损伤的检测方法在说明书摘要公布了：本发明的涉及一种基于YOLOv5网络对传送带表面损伤的检测方法，其特征在于，包含数据增强方法与目标检测算法，包括下列步骤：S1、数据集建立与处理，S2、模型训练与模型测试，S3、模型部署将测试模型部署到实际检测环境，对传送带损伤进行检测并输出检测结果。本发明提出了一种新型数据增强方案，有效解决了目前深度学习模型在应用于传送带损伤检测时由于没有足够的传送带图像样本导致的无法对模型进行有效训练，从而导致的检测精度低的问题。

本发明授权基于YOLOv5网络对传送带表面损伤的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5网络对传送带表面损伤的检测方法，其特征在于，包含数据增强方法与目标检测算法，包括下列步骤： S1、数据集建立与处理 采集原始传送带的图像，对传送带表面划伤和边缘缺损两种损伤部位进行标注，生成原始传送带损伤图像数据，使用GAN生成新的传送带划伤样本并将其粘贴到传送带背景图像中，从而生成新的传送带损伤图像数据样本,此外，还通过对原始图像进行翻转、裁切、遮挡的操作生成另一部分传送带损伤样本增强数据，将以上三部分图像数据汇总生成最终的传送带损伤数据集，将数据集按照8：2的比例划分为训练集和测试集两部分； 使用在GAN的基础上，将CNNConvolutionalNeuralNetwork与GAN相结合的DCGAN网络，DCGAN的生成器网络结构，其判别器网络结构本质上是生成器网络结构的镜像，DCGAN在GAN的基础上使用分步卷积代替池化层，并在生成器和判别器中都使用BatchNormalization来优化学习效率，在生成器中使用ReLU激活函数，判别其中使用LeakyReLU激活函数，提高DCGAN网络计算速度； S2、模型训练与模型测试 S2.1模型训练 使用模型剪枝技术对YOLOv5检测模型进行模型轻量化处理得到轻量化检测模型YOLOv5-Lite，然后再在模型训练的过程中引入一种基于细粒度特征模拟的知识蒸馏策略，得到训练好的YOLOv5-Lite检测模型，将训练好的YOLOv5-Lite检测模型保存至权重参数文件中； S2.2模型测试 使用测试集数据对经过剪枝和蒸馏训练后的YOLOv5-Lite检测模型进行测试，得到测试模型； S3、模型部署 将测试模型部署到实际检测环境，对传送带损伤进行检测并输出检测结果； 将所述的传送带划伤样本作为前景图像，以传送带图像作为背景图像，将前景图像粘贴到背景中生成新的传送带损伤样本，然后使用泊松融合的方法使边界处的变化减小，而这个变化最小的解就是泊松等式的解； 式中f表示融合后的结果图，是其梯度，v是原图像的梯度，f*是目标图像，Ω是原图，是图像边界。

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