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龙图腾网获悉中国石油大学(华东)申请的专利一种长尾数据下基于Transformer的采油违章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：CN116645626B 。

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：202310417995.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种长尾数据下基于Transformer的采油违章识别方法是由梁鸿;曹国庆;张千;钟敏;王风华设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种长尾数据下基于Transformer的采油违章识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种长尾数据下基于Transformer的采油违章识别方法，属于计算机视觉领域，包括如下步骤：采集油田施工作业现场的视频流，制作采油作业现场违章数据集；使用Grabcut‑based增强算法对训练集中的中尾部类数据进行增强；构建基于Transformer网络的采油违章识别模型；设计采油违章识别模型的整体样本采样策略；设计采油违章识别模型的训练权重分配策略；对采油违章识别模型进行训练及优化；监控实时获取现场工作视频，基于训练完成的采油违章识别模型对现场工作视频进行识别，得到违章识别分类结果，并存储识别及判定信息。本发明对违章行为有很好的识别能力，提高了油田施工作业现场的生产管理效率。

本发明授权一种长尾数据下基于Transformer的采油违章识别方法在权利要求书中公布了：1.一种长尾数据下基于Transformer的采油违章识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、采集油田施工作业现场的视频流，制作采油作业现场违章数据集； 步骤2、使用Grabcut-based增强算法对训练集中的中尾部类数据进行增强；具体过程为： 步骤2.1、在训练集中尾部类数据上应用Grabcut-based增强算法； 首先从相同违章类别采样图像，之后用Grabcut-based增强算法对图像的背景和前景进行建模并提取前景，再采用BorderMatting算法对分割的边界信息进行平滑处理操作；最后采用水平翻转、旋转、缩放的数据增强方式对提取出的前景进行增强； Grabcut-based增强算法的具体过程为：首先初始化模型参数，之后使用高斯混合模型对图像进行建模，接下来，使用图割算法对图像进行分割；这个过程中，需要将图像中的每个像素看作一个节点，并且将相邻的像素之间连接起来形成边；然后，根据前面建立的高斯混合模型，计算每个节点属于前景或背景的概率，并将这些概率作为边的权重，并使用最小割算法将图像分成前景和背景两部分； 步骤2.2、新采集一部分采油施工作业现场相关背景图像数据，将增强前景后的图像与新的背景图像进行融合得到增强后的训练集，单个背景中随机存放1-3张前景； 步骤3、构建基于Transformer网络的采油违章识别模型； 步骤4、设计采油违章识别模型的整体样本采样策略； 步骤5、设计采油违章识别模型的训练权重分配策略； 步骤6、对采油违章识别模型进行训练及优化； 步骤7、监控实时获取现场工作视频，基于训练完成的采油违章识别模型对现场工作视频进行识别，得到违章识别分类结果，并存储识别及判定信息。

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中国石油大学(华东)，其通讯地址为：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号；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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