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龙图腾网获悉上海大风实验室设备有限公司;东华大学申请的专利一种基于机器视觉的探究液体内部压强相关因素实验评分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：CN116342580B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310462406.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于机器视觉的探究液体内部压强相关因素实验评分系统是由孙可芯;刘建华;张国庆;张朋;张洁设计研发完成，并于2023-04-25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探究液体内部压强相关因素实验评分系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于机器视觉的探究液体内部压强相关因素实验评分系统，属于计算机视觉和智慧教育领域，本申请可实现计算机快速准确地对考生的探究液体内部压强相关因素实验操作进行评分；该系统分为视觉检测模块、评分决策模块及界面可视化模块；首先根据实验要求确定视觉检测特征，形成评分方案。其次采集每个得分特征对应的图像进行标注制作图像集，并构建和训练视觉智能检测模型Dila‑Yolov3，形成视觉检测模块；然后根据评分方案与模型测试结果，建立智能评分决策机制；最后，设计智能评分界面、集成视觉检测算法、评分决策机制，形成智能评分系统，应用在实际实验考试中对学生进行评分。

本发明授权一种基于机器视觉的探究液体内部压强相关因素实验评分系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的探究液体内部压强相关因素实验评分系统，包括如下步骤： 步骤一：将探究液体内部压强相关因素实验划分成五个步骤，确定得分点并找出对应视觉判断特征，形成智能评分方案；步骤一中形成智能评分方案的具体方法包括： S1、U形管压强计金属盒朝向向下放入盛有水的深玻璃桶中某一深度，并记录； S2、改变金属盒三种朝向时，记录金属盒朝向与深度信息； S3、改变金属盒在水中所处的深度，并保持该深度不变，重复S2； S4、换用盐水，金属盒放置的深度与在水中的某次相同，重复步骤S2； S5、整理实验仪器； 步骤二：采集每个关键特征对应的图像，制备训练集与测试集； 步骤三：以Yolo v3模型为基础，构建视觉智能检测模型Dila‑Yolo v3模型； 步骤四：使用实验图像训练集对视觉检测模型Dila‑Yolo v3进行训练与测试； 步骤五：根据评分方案与模型测试结果，建立智能评分决策机制； 步骤六：设计智能评分界面、集成视觉检测算法、评分决策机制，形成智能评分系统； 步骤七：选择考生实验操作视频，通过智能评分系统的视觉检测模块识别关键得分特征，由评分界面模块可视化目标信息； 步骤八：根据智能评分系统的视觉检测模块反馈的检测目标信息，通过评分决策模块进行评判得分并保存所有得分详细信息至指定文件中； 步骤三中构建视觉智能检测模型Dila‑Yolo v3模型的方法包括： 步骤A、以Yolo v3为基础，针对Yolo v3模型检测小目标语义信息丢失的问题，设计并行的空洞残差分支融合浅层特征； 步骤B、改进锚框尺寸匹配策略，加快小尺度目标的预测回归； 步骤A包括： 在特征提取网络—Darknet53第36层设计了空洞残差分支替换原始上下采样通道，经空洞残差分支输出的特征与第36层输出融合，形成52*52小尺度的检测通道； 在空洞残差末端下采样后融合特征提取网络中层特征，形成26*26中尺度通道； 步骤B包括： 使用K‑means算法对数据集重新聚类锚框，采用交并比作为距离损失指标； 将预测框与真实框的长宽比的乘积作为尺度影响项加入原始距离损失函数中，该项随锚框尺度自适应变化，以权衡训练过程中不同尺度目标对最终预测精度的影响，如下式所示： 式中、分别为预测框的长度与高度，、为真实框的长度与高度，为Sigmoid变换，将括号中值映射为0‑1，式中为尺度信息项，为权重系数。

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