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龙图腾网获悉山西潞安环保能源开发股份有限公司;太原理工大学申请的专利一种基于机器视觉的煤矿井下钻杆计数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：CN116993683B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310839974.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的煤矿井下钻杆计数方法是由庞宏;罗明坤;孔鹏;南戟文;何良;程冠宇;王锟;张彩翔;闫沁江;郑勋;王剑;朱长义;王浩然;耿毅德;陶磊;闫志蕊设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的煤矿井下钻杆计数方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器视觉的煤矿井下钻杆计数方法，属于钻杆计数技术领域；解决了现有通过机器视觉进行钻杆计数的方法存在精度低且误差大的问题；包括如下步骤：在钻机机械臂上设置特征标靶，并获取带有特征标靶的井下钻机施工视频作为数据集；对数据集进行预处理；构建并训练基于深度学习的目标检测模型，将预处理后的视频输入目标检测模型，检测钻机机械臂上的特征标靶；检测到特征标靶后，结合目标检测结果，利用视觉SLAM技术获得机械臂特征标靶的运动轨迹；利用特征标靶的运动轨迹判断钻机机械臂是否存在上杆和卸杆动作；通过对比根据上杆和卸杆动作获得的钻杆数值是否一样，确定打入钻杆数量；本发明应用于煤矿井下钻杆计数。

本发明授权一种基于机器视觉的煤矿井下钻杆计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的煤矿井下钻杆计数方法，其特征在于：包括如下步骤： S100：在钻机机械臂上设置特征标靶，并获取上述带有特征标靶的井下钻机施工视频作为数据集； S200：对数据集进行预处理，增加视频中图像的亮度； S300：构建并训练基于深度学习的目标检测模型，将预处理后的视频输入目标检测模型，检测钻机机械臂上的特征标靶； 所述步骤S300中基于深度学习的目标检测模型具体采用改进的YOLOv5s模型，所述改进的YOLOv5s模型在传统YOLOv5s模型的CSP模块后面插入坐标注意力机制提升特征提取网络深度； S400：检测到钻机机械臂上的特征标靶后，结合目标检测结果，利用视觉SLAM技术获得机械臂特征标靶的运动轨迹； 所述步骤S400中利用视觉SLAM技术获得机械臂特征标靶的运动轨迹的步骤如下： 在获取特征标靶的运动轨迹时，在基于ORB-SLAM3的视觉SLAM跟踪算法后面增加一个剔除静态特征点的模块，仅使用动态的机械臂特征标靶来估计相邻帧之间的位姿变化，消除机械臂上的特征标靶运动轨迹过程中环境中静态目标的干扰； S500：利用钻机机械臂上的特征标靶的运动轨迹判断钻机机械臂是否存在上杆和卸杆动作，若存在上杆和卸杆动作时，分别累积出视频流中上杆和卸杆动作的次数； S600：通过对比根据上杆和卸杆动作获得的钻杆数值是否一样，确定打入钻杆数量，若上杆和卸杆动作数量一致说明打入钻杆的数值正确；若上杆和卸杆动作数量不一致则需要人工干预，得出准确的钻杆数量。

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潞安环保能源开发股份有限公司;太原理工大学，其通讯地址为：046011 山西省长治市城北东街65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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