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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于深度学习的凝汽器冷凝管堵头识别与定位方法、系统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：CN120726037B 。

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：202511187659.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的凝汽器冷凝管堵头识别与定位方法、系统是由黄慧;刘杰;黄豪彩;宋宏;姜军;周拯晔;徐敬;贺双颜;李培良设计研发完成，并于2025-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的凝汽器冷凝管堵头识别与定位方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的凝汽器冷凝管堵头识别与定位方法、系统，方法包括：收集包含堵头的凝汽器管板图像，并对图像中的堵头进行位置和类别标注；对图像进行多阶段形态学预处理并进行边缘增强；利用预处理后的图像及其标注信息构建训练数据集；训练堵头目标检测模型，模型为改进的YOLOv8模型，改进为：使用RFAConv替换主干网络中的C2F模块；在Neck结构中添加P2检测分支，采用BiFPN替代PANet，并且用无损压缩模块SPDConv来替代原有的下采样；最后对待识别的管板图像进行相同的预处理后，输入训练后的堵头目标检测模型进行实时堵头识别和定位。本发明能够实现堵头的自动识别，且识别效率高。

本发明授权基于深度学习的凝汽器冷凝管堵头识别与定位方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的凝汽器冷凝管堵头识别与定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：收集包含堵头的凝汽器管板图像，并对凝汽器管板图像中的堵头进行位置和类别标注，构建数据集； 步骤二：对所述数据集中的图像进行多阶段形态学预处理，解决反光、遮挡、噪声问题，并进行边缘增强，且所有的形态学操作均直接作用于RGB三通道图像，以保留原始颜色信息；利用预处理后的图像及其标注信息构建训练数据集； 步骤三：构建堵头目标检测模型，并利用所述训练数据集训练所述堵头目标检测模型；所述堵头目标检测模型为改进的YOLOv8模型，具体改进为： 对于YOLOv8模型中的主干网络，使用感受野注意力卷积模块RFAConv替换C2F模块； 对于YOLOv8模型中的Neck结构，添加P2检测分支，提升对密集小堵头的检测能力；采用改进后的双向特征金字塔网络BiFPN替代PANet，并且用无损压缩模块SPDConv模块来替代其原有的下采样操作； 所述堵头目标检测模型的输入为所述预处理后的图像，输出为堵头类别、堵头位置、是否包含目标的置信度； 步骤四；对待识别的凝汽器管板图像进行与步骤二相同的预处理后，输入训练后的堵头目标检测模型进行实时堵头识别和定位。

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