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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于跨阶段部分网络改进目标检测算法的煤矸识别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：CN117079013B 。

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：202310900270.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于跨阶段部分网络改进目标检测算法的煤矸识别方法是由王方田;韦小龙;刘超;王志鹏设计研发完成，并于2023-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨阶段部分网络改进目标检测算法的煤矸识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于跨阶段部分网络改进目标检测算法的煤矸识别方法，步骤包括：井下工作面采集煤矸图像进行预处理得到煤矸数据集；通过数据增强方法扩充煤矸数据集，并划分数据集得到训练集和测试集；采用跨阶段部分网络改进YOLOv7目标检测算法构建煤矸识别模型；采用三次迁移学习对模型进行训练；使用训练好的模型对煤矸测试集进行分类识别与位置检测。本方法通过改进YOLOv7目标检测算法实现了一种新型的煤矸识别模型，该煤矸识别模型的参数量更小同时对煤矸识别的精度更高，在模型的识别精度和速度之间取得了较好的平衡。

本发明授权基于跨阶段部分网络改进目标检测算法的煤矸识别方法在权利要求书中公布了：1.基于跨阶段部分网络改进目标检测算法的煤矸识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S100：井下工作面采集煤矸图像进行预处理得到煤矸数据集； S200：通过数据增强方法扩充煤矸数据集，并划分数据集得到训练集和测试集； S300：采用跨阶段部分网络改进YOLOv7目标检测算法构建煤矸识别模型； S400：采用三次迁移学习对模型进行训练； S500：使用训练好的模型对煤矸测试集进行分类识别与位置检测； 步骤S300中采用跨阶段部分网络改进YOLOv7目标检测算法，具体为： 设计CSPEM模块代替YOLOv7目标检测算法主干网络中ELAN模块和MP模块； 输入图像经过4个CBS模块进行不同尺度的特征提取和通道数的扩张得到基础特征图； CSPEM模块按0.25的分割比将基础特征图进行特征分割得到Seg‑one和Seg‑two特征图； Seg‑one特征图通过ELAN‑MP模块进行深层次特征提取后通过Transition模块进行梯度分割； 最后与Seg‑two特征图进行融合，实现跨阶段的拆分和合并； 采用递归金字塔模块代替颈部特征提取网络中上下采样； 采用可切换卷积模块代替颈部特征提取网络中普通卷积，来深度提取不同尺度的特征并进行充分的特征融合。

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