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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利基于并行深度残差网络的轻量化煤矸石检测模型及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：CN116168270B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310162187.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于并行深度残差网络的轻量化煤矸石检测模型及方法是由蒋社想;周馨蕊;赵宝;李杨设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于并行深度残差网络的轻量化煤矸石检测模型及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于并行深度残差网络的轻量化煤矸石检测模型及方法，所述煤矸石检测模型包括依次连接的输入层、骨干网络、头部网络和输出层；所述输入层用于获取煤矸石图像；所述骨干网络用于对所述煤矸石图像进行特征提取，包括多个并行深度残差块，所述并行深度残差块包括堆叠的非线性拟合层Fx，所述堆叠的非线性拟合层表示为Fx＝Hx‑x，其中，Hx表示底层映射，x表示该并行深度残差块的输入图像；所述头部网络用于对所述骨干网络提取的特征进行多尺度特征融合，并经所述输出层输出对应的煤矸石检测结果。所提模型能够实现检测速度与精度的平衡，适用于轻量化煤矸石检测。

本发明授权基于并行深度残差网络的轻量化煤矸石检测模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于并行深度残差网络的轻量化煤矸石检测模型，其特征在于，所述煤矸石检测模型包括依次连接的输入层、骨干网络、头部网络和输出层； 所述输入层用于获取煤矸石图像； 所述骨干网络用于对所述煤矸石图像进行特征提取，包括多个并行深度残差块，所述并行深度残差块包括堆叠的非线性拟合层Fx，所述堆叠的非线性拟合层表示为，其中，表示底层映射，x表示该并行深度残差块的输入图像； 所述头部网络用于对所述骨干网络提取的特征进行多尺度特征融合，并经所述输出层输出对应的煤矸石检测结果； 其中，所述并行深度残差块包括第一堆叠层、第二堆叠层和第三堆叠层，所述第一堆叠层、所述第二堆叠层和所述第三堆叠层均包括非线性拟合层；所述第三堆叠层的输出与所述第二堆叠层的输出经第一相加操作相加；所述第一堆叠层的输出与所述第一相加操作的输出经第二相加操作相加； 所述头部网络包括依次连接的特征金字塔网络和路径聚合网络；所述特征金字塔网络包括第一卷积层、第一上采样算子、第一特征融合层、第一下采样层、第二卷积层、第二上采样算子以及第二特征融合层；所述第一卷积层的输出经第一上采样算子与所述第一特征融合层的输入连接，所述第二卷积层的输出经所述第二上采样算子与所述第二特征融合层的输入连接，所述第一特征融合层的输出经所述第一下采样层与所述第二卷积层的输入连接；所述第一卷积层、所述第一特征融合层和所述第二特征融合层均与所述骨干网络的输出连接； 所述路径聚合网络包括第二下采样层、第三下采样层、第四下采样层、第三卷积层、第四卷积层、第三特征融合层和第四特征融合层；所述第二下采样层的输入连接所述第二特征融合层、输出连接第三卷积层，第三特征融合层的输入连接所述第三卷积层和所述第二卷积层、输出连接所述第三下采样层；所述第三下采样层的输出经所述第四卷积层连接所述第四特征融合层的输入，所述第一卷积层的输出连接所述第四特征融合层的输入，所述第四特征融合层的输出连接所述第四下采样层；所述第二下采样层、所述第三下采样层和所述第四下采样层的输出均连接所述输出层。

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安徽理工大学，其通讯地址为：232001 安徽省淮南市安徽理工大学(泰丰大街168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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