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龙图腾网获悉山西科达自控股份有限公司申请的专利一种基于改进YOLO V5的掘进机工作齿数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：CN116030024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310053982.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于改进YOLO V5的掘进机工作齿数识别方法是由陶心雅;董超;曹永飞;霍鹏飞;高波设计研发完成，并于2023-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLO V5的掘进机工作齿数识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOV5的掘进机工作齿数识别方法，涉及掘进机工作齿数识别技术领域，首先采集井下掘进机工作实拍图像，并进行图像增强和分类、标注，之后输入改进YOLOV5模型中，得到非工作截齿检测模型；模型改进方法为：将backbone层中Focus层替换为k＝6的卷积层，并加入注意力机制模块；在Neck层使用ASFF自适应特征融合网络；预测层加入小目标检测层。依据非工作截齿检测模型即可识别出待测图像中的非工作截齿数，进而得到掘进机工作齿数。本发明通过改进YOLOV5模型，改善了井下光照差、粉尘多等因素对于截齿识别的干扰，并简化了网络模型，实现了掘进机工作齿数的快速、精准识别。

本发明授权一种基于改进YOLO V5的掘进机工作齿数识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOV5的掘进机工作齿数识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、采集井下掘进机工作实拍图像构建数据集； 步骤2、对数据集中的井下掘进机工作实拍图像进行图像增强，得到增强后的工作图像； 步骤3、对增强后的工作图像进行分类和标注，得到带有类别标签的掘进机工作图像数据集； 步骤4、将带有类别标签的掘进机工作图像数据集输入到改进的YOLOV5模型中进行训练，得到非工作截齿检测模型； 步骤5、将待检测工作图像输入所述非工作截齿检测模型中，识别出非工作截齿数，并依据掘进机总齿数和非工作截齿数，得到掘进机工作齿数； 所述步骤4中，改进的YOLOV5模型是指在YOLOV5模型的基础上，分别对backbone层、Neck层、预测层进行改进，具体方法为： 将backbone层中Focus层替换为k=6的卷积层，并加入SE注意力机制模块； 将Neck层原有的特征融合网络PANet改为ASFF自适应特征融合网络； 将预测层中的大目标检测锚框删除，加入小目标检测锚框，将大目标检测头删除，加入小目标检测层。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山西科达自控股份有限公司，其通讯地址为：030006 山西省太原市山西综改示范区太原学府园区开拓巷12号10幢(创业大楼B座三层、一层东部)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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