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龙图腾网获悉东北石油大学申请的专利一种基于智能视频分析的游梁式抽油机故障检测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：CN116682045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310712166.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于智能视频分析的游梁式抽油机故障检测方法是由张岩;张志祥;肖坤;韩非;田枫;董宏丽设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能视频分析的游梁式抽油机故障检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及的是一种基于智能视频分析的游梁式抽油机故障检测方法，它包括获得抽油机图像，为抽油机驴头建立实例分割数据集，划分出训练集、验证集和测试集；建立实例分割深度学习网络模型；训练网络结构固定下来的实例分割深度学习网络模型，实例分割数据集，通过深度卷积神经网络的正向传递和反向回馈来调整网络参数；建立驴头运动时序数据的数据集；训练支持向量机检测故障；进行基于智能视频分析的游梁式抽油机故障检测，结合油田实际应用场景，基于边云协同架构，在网页上进行游梁式抽油机故障检测。本发明不使用传感器与抽油机直接接触，不受抽油机运动中力的影响，不影响抽油机的正常运行，可复现现场，追踪历史，直观明确。

本发明授权一种基于智能视频分析的游梁式抽油机故障检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能视频分析的游梁式抽油机故障检测方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一、获得抽油机图像，处理形成原始数据集；再扩增样本，为抽油机驴头建立一个实例分割数据集，划分出训练集、验证集和测试集； 步骤二、建立实例分割深度学习网络模型G，输入实例分割数据集图像，经过全卷积骨干网络提取特征；通过特征金字塔得到不同大小比例层级的特征图I；每层的特征图I后接上两个并行分支：类别分支和掩膜分支；类别分支得到实例分支，从掩膜分支得到掩膜卷积核B与掩膜特征图F，掩膜卷积核B与掩膜特征图F卷积得到实例掩膜；实例分支和实例掩膜经过矩阵NMS，得到初始的实例分割深度学习网络模型G；使用损失函数评价网络模型预测值和真实值之间的差异程度，并使网络模型预测值和真实值之间差异最小，得到实例分割深度学习网络模型G； 步骤三、训练网络结构固定下来的实例分割深度学习网络模型G；使用步骤一得到的实例分割数据集，通过深度卷积神经网络的正向传递和反向回馈来调整网络参数，将调整好的网络参数保存，得到训练好的实例分割深度学习网络模型G； 步骤四、建立驴头运动时序数据的数据集；使用步骤三训练好的实例分割深度学习网络模型G处理不同抽油机的运行监控视频，获取每一帧中的驴头掩膜，以掩膜最小外接圆圆心的垂直坐标形成表示驴头运动的时序数据，然后结合抽油机维修记录，标注时序数据，获得驴头运动时序数据的数据集； 步骤五、训练支持向量机检测故障； 步骤六、进行基于智能视频分析的游梁式抽油机故障检测，结合油田实际应用场景，基于边云协同架构，在网页上进行游梁式抽油机故障检测。

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东北石油大学，其通讯地址为：163319 黑龙江省大庆市高新技术开发区学府街99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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