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龙图腾网获悉长江大学申请的专利油管物资跟踪与统计的方法以及电子设备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：CN115272415B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202210950082.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权油管物资跟踪与统计的方法以及电子设备是由周箩鱼;郭奕裕;罗明璋设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本油管物资跟踪与统计的方法以及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种油管物资跟踪与统计的方法，所述方法包括如下步骤，S1、对预先采集的不同类型油管物资图像进行预处理和数据增强处理，并构建和训练用于油管物资检测的油管物资目标检测模型；S2、通过所述油管物资目标检测模型对油管物资视频中的油管物资进行识别，并根据识别结果赋予每个油管物资唯一的ID标签，利用多帧协同统计算法根据ID标签对油管物资进行统计跟踪。本申请还提供一种电子设备。本申请通过使用目标跟踪算法赋予每个油管物资唯一的ID标签，实现了精确地检测与跟踪油管物资，并且通过多帧协同统计算法，能够有效地解决单帧图片包含不了平铺在地面上所有油管物资的情况，实现精确的油管物资统计，更符合实际应用需求。

本发明授权油管物资跟踪与统计的方法以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种油管物资跟踪与统计的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤， S1、对预先采集的不同类型油管物资图像进行预处理和数据增强处理，并构建和训练用于油管物资检测的油管物资目标检测模型； S2、通过所述油管物资目标检测模型对油管物资视频中的油管物资进行识别，并根据识别结果赋予每个油管物资唯一的ID标签，利用多帧协同统计算法根据ID标签对油管物资进行统计跟踪； 所述步骤S1包括： 构建用于油管物资检测的油管物资目标检测模型，所述油管物资目标检测模型包含输入端，主干特征提取网络，加强特征提取网络以及预测输出端，所述油管物资目标检测模型的所述主干特征提取网络采用CSPDarknet53网络，所述加强特征提取网络采用PANet像素聚合网络，所述输出端采用GIoU作为油管物资检测框边界的损失函数进行反向传播； 采集不同类型的油管物资图片，并对油管物资图片进行标定，以预设比例划分所述油管物资目标检测模型的训练集和测试集，并在所述油管物资目标检测模型训练的输入端进行数据增强； 对所述油管物资目标检测模型进行训练； 所述步骤S2包括： S21、输入待检测的的油管物资视频； S22、通过油管物资目标检测模型对油管物资视频的视频流中出现的每个油管物资进行跟踪，赋予所述每个油管物资唯一的ID标签； S23、利用多帧协同统计算法根据ID标签对油管物资进行统计； 所述步骤S23包括： 根据每一ID标签对应油管物资在油管物资视频的界面窗口的不同位置，赋予ID标签不同的状态，所述状态分别包括未统计状态、待统计状态和已统计状态； 定义待统计列表和已统计列表两个列表，同时定义两个矩形统计区域为预备统计区域和最终统计区域；将油管物资ID标签及其当前状态传入到多帧协同统计算法中； 油管物资未经过预备统计区域之前，处于未统计状态，并且不在待统计列表和已统计列表中； 当某一油管物资进入预备统计区域之后，检测该油管物资ID标签是否位于待统计列表中，如该油管物资ID标签未统计过，则该油管物资ID标签处于待统计状态，将该该油管物资ID标签存储在待统计列表中； 当某一个油管物资ID标签处于待统计状态并进入最终统计区域，检测该ID标签是否位于已统计列表中，若没有，将该油管物资ID标签置为已统计状态，计数加一。

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