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龙图腾网获悉内蒙古科技大学申请的专利一种基于M-ST-YOLOv5模型的露天煤矿烟尘检测方法及装置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：CN116797982B 。

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：202310810482.6，技术领域涉及：G06V20/50；该发明授权一种基于M-ST-YOLOv5模型的露天煤矿烟尘检测方法及装置是由周李涌;卢思婕;杜永兴;李琦;李宝山;高迪设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于M-ST-YOLOv5模型的露天煤矿烟尘检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及烟气识别技术领域，具体涉及一种基于M‑ST‑YOLOv5模型的露天煤矿烟尘检测方法及装置；本发明提供的基于YOLOv5的露天煤矿场景下烟尘检测算法M‑ST‑YOLOv5。本发明方法首先使用摄像头采集视频，然后对获得的视频数据按固定间隔截取成图像，再对图像中的烟尘目标区域使用标注工具进行标注，之后将标注好的图像数据输入M‑ST‑YOLOv5网络进行训练，最后得到训练权重。对于待处理的烟尘目标图像，使用训练权重对其进行预测，最后输出烟尘预测结果；减少了参数量与运算量。

本发明授权一种基于M-ST-YOLOv5模型的露天煤矿烟尘检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于M-ST-YOLOv5模型的露天煤矿烟尘检测方法，其特征在于：包括如下步骤： 获取待检测的露天煤矿烟尘的目标图像； 将该图像输入到M-ST-YOLOv5模型中，进行露天煤矿烟尘检测识别； 所述M-ST-YOLOv5模型构建方法包括： 步骤1、采集露天煤矿烟尘图像数据； 步骤2、将步骤1图像数据进行处理，以露天煤矿烟尘图像以及对应的标签构建露天煤矿烟尘的样本数据集； 步骤3、搭建M-ST-YOLOv5模型，将样本数据集输入M-ST-YOLO5网络进行训练；得到适用于露天煤矿烟尘检测的训练权重参数，获得具有露天煤矿烟尘检测的M-ST-YOLOv5模型； 输出露天煤矿烟尘的检测结果； M-ST-YOLOv5模型相对于YOLOv5模型改进，具体方式如下： 将第1、3、5、7、18、21层的CBS结构替换为MobileConv结构； 将第2、4、6、13、17、20、23层的C3结构替换为MobileC3结构； 将第8层的C3结构替换为C3ST； 所述MobileConv的第一层为卷积核大小1×1的CBS结构，将输入通道数c1提升为输出通道数c2；第二层为使用分组卷积的CBS结构，分组数g为通道数c2；第三层采用卷积核大小1×1的卷积，最后为归一化层BN；所述MobileConv第二层采用的分组卷积CBS结构用于降低网络参数，第三层卷积用于增强各通道之间的信息混合； 所述C3结构中的Bottleneck由一个卷积核为1×1和一个卷积核为3×3的CBS结构组成；所述MobileC3将Bottleneck中第二个CBS结构使用分组卷积的CBS结构替换，并增加卷积核为1×1的卷积和归一化层BN； 第8层的C3结构中的Bottleneck使用Swin-TransformerBlock结构替换，Swin-TransformerBlock结构包括窗口多头自注意力W-MSA与移位窗口多头自注意力SW-MSA。

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