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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心;胜利油田检测评价研究有限公司申请的专利一种基于深度学习的抽油机未停机人员靠近的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：CN116030489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202111236879.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于深度学习的抽油机未停机人员靠近的检测方法是由王美;王逸飞;李慧颖;于示;杨欣欣;高磊;刘佳;薛娟;王凯月;吕德东;延伟;邹燕设计研发完成，并于2021-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的抽油机未停机人员靠近的检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于抽油机未停机目标检测、目标对比技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的抽油机未停机人员靠近的检测方法。该种基于深度学习的抽油机未停机人员靠近的检测方法用于实时检测抽油机未停机抽油机在运动或停止运动时未拉手刹器，人员靠近砸伤或挤伤的安全隐患，不仅能够满足油田企业的管理要求，而且能够及时发现技术人员的安全隐患并发出预警，避免意外的发生。该基于深度学习的抽油机未停机人员靠近的检测方法包括有构建YOLOv5网络模型结构、训练神经网络模型，建立抽油机状态与待测抽油机图像的关联，判断待测抽油机图像的检测目标结果中是否存在抽油机、以及判定抽油机是否处于运动状态，判断其中是否与存在人员，计算人员目标和围栏目标的交并比等步骤。

本发明授权一种基于深度学习的抽油机未停机人员靠近的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的抽油机未停机人员靠近的检测方法，其特征在于，包括有如下步骤： 步骤S1：获取作业现场的抽油机作业的监控视频，采用分组抽帧的方法从监控视频中获取含有抽油机图像； 步骤S2：对步骤S1所得的抽油机图像进行标注并生成样本数据； 步骤S3：构建YOLOv5网络模型结构；利用步骤S2所得的样本数据对YOLOv5网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型； 步骤S4：获取作业现场实时的监控视频，并间隔获取连续的多帧待测抽油机图像作为一组待测组； 步骤S5：获取待测抽油机图像中抽油机状态，建立抽油机状态与待测抽油机图像的关联； 步骤S6：将待测抽油机图像输入至步骤S3所得的训练好的神经网络模型中，得到待测抽油机图像的检测目标结果； 步骤S7：判断待测抽油机图像的检测目标结果中是否存在抽油机； 如果存在抽油机，则使用边缘检测来提取抽油机的形态；比较连续三帧待测抽油机图像中抽油机的形态；如果连续三帧的抽油机的形态不相同，则判定抽油机处于运动状态；否则判定抽油机处于非运动状态； 步骤S8：当抽油机处于非运动状态下，根据手刹器与抽油机的角度判断手刹器是否已拉上； 当抽油机处于非运动状态下且手刹器未拉，或当抽油机处于运动状态下，使用训练好的神经网络模型遍历检测出来的待测抽油机图像的检测目标结果，判断其中是否与存在人员；如果存在人员，则将人员的坐标与抽油机的坐标作比较； 步骤S9：计算同一帧待测图像中的人员目标和围栏目标的交并比；若人员目标与围栏目标的交并比均大于预设值，则判断得到人员在抽油机未停机的状态下进入了抽油机的作业区域。

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中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心;胜利油田检测评价研究有限公司，其通讯地址为：257000 山东省东营市东营区西二路480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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