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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种对于矿山挖掘环境的多目标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：CN115661704B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211276786.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种对于矿山挖掘环境的多目标检测方法是由兰璐;苏发;赵克利;冯晨龙;王继新设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对于矿山挖掘环境的多目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对于矿山挖掘环境的多目标检测方法，属于目标检测技术领域。现有的目标检测方法在粉尘、雨雾等视野较差的恶劣矿山挖掘环境下会出现目标检测困难、检测效率不高的问题，为了解决该问题，本发明基于Yolov5算法对采用的神经网络进行了改进，使用SPPF层替换了SPP层，添加了轻量化ECA注意力机制，在保留了原算法推理速度快和轻巧的基础上提高了性能，使神经网络更加关注检测目标，提高了检测效果，能够满足对于矿山挖掘恶劣环境下的多目标检测任务。

本发明授权一种对于矿山挖掘环境的多目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种对于矿山挖掘环境的多目标检测方法，包括以下步骤： S1、自制挖掘环境数据集并对自制挖掘环境数据集进行预处理； S2、利用标注工具对每幅图像进行标注并将数据集划分为训练集和测试集； S3、搭建YOLOv5网络模型并修改网络模型； S4、将训练集送入修改的YOLOV5网络模型中进行迭代训练，得到矿山环境下目标检测模型，输出相应的目标检测框、识别类型和像素坐标； 其中，所述YOLOV5网络模型包括input模块，backbone模块，neck模块和output模块；所述的backbone模块的结构为：第一conv卷积层、第二conv卷积层、第一C3特征提取层、第三conv卷积层、第二C3特征提取层、第四conv卷积层、第三C3特征提取层、第五conv卷积层、第四C3特征提取层、ECA注意力机制层和SPPF层依次连接构成； 通过该模块对自制挖掘环境数据集进行特征提取，得到三个尺寸的特征图，三个尺寸的特征图分别由第二C3特征提取层、第三C3特征提取层和SPPF层输出并送入neck模块进行融合； 所述的neck模块的结构为：第一conv卷积层、第一上采样层、第一融合层，第一C3特征提取层，第二conv卷积层、第二上采样层、第二融合层、第二C3特征提取层，第三conv卷积层、第三融合层、第三C3特征提取层、第四conv卷积层、第四融合层和第四C3特征提取层依次连接构成； backbone模块中SPPF层的特征图送入neck模块第一conv卷积层；neck模块中第一conv卷积层的特征图通过第一上采样层上采样后与backbone模块第三C3特征提取层的特征图在第一融合层融合，并且还送入第四融合层与第四conv卷积层的特征图融合；neck模块第二conv卷积层的特征图通过第二上采样层上采样后与backbone模块第二C3特征提取层的特征图在第二融合层融合，并且还送入第三融合层与第三conv卷积层的特征图融合； 通过对送入的三个尺寸的特征图进行多尺度融合输出三个预测特征图；第二C3特征提取层输出第三预测特征图、第三C3特征提取层输出第二预测特征图和第四C3特征提取层输出第一预测特征图； 所述output模块包括三个conv卷积层，对neck模块输出的三个预测特征图分别进行卷积。

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