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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利一种基于机器视觉的煤矿带式输送机煤流异物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：CN116665011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310635593.8，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于机器视觉的煤矿带式输送机煤流异物识别方法是由李军霞;刘少伟;张伟;吴启航;秦志祥设计研发完成，并于2023-05-31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煤矿带式输送机煤流异物识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器视觉与图像处理技术领域，公开了一种基于机器视觉的煤矿带式输送机煤流异物识别方法。包括以下步骤：S1：获取带式输送机的煤流异物图像；S2：对异物图像进行增强处理后，对其中的异物进行标注，然后将异物图像数据分为训练集和测试集；S3：基于改进后的YOLOv5算法搭建目标检测模型，所述改进具体包括：在Backbone网络与Neck网络之间设置CA注意力模块，采用FReLU函数代替Backbone网络中的原有卷积层的激活函数，同时，优化损失函数，在现有损失函数上添加惩罚项；S4：通过训练和测试得到最终的目标检测模型；S5、获取实时输送机图像，输入目标检测模型进行异物识别。本发明可以提高检测速度和精度。

本发明授权一种基于机器视觉的煤矿带式输送机煤流异物识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的煤矿带式输送机煤流异物识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取带式输送机的煤流异物图像； S2：对异物图像进行增强处理后，对其中的异物进行标注，然后将异物图像数据分为训练集和测试集； S3：搭建目标检测模型，所述目标检测模型为对YOLOv5算法进行改进得到，所述改进具体包括：在YOLOv5算法的Backbone网络与Neck网络之间设置CA注意力模块，采用FReLU函数代替Backbone网络中的原有卷积层的激活函数，同时，优化损失函数；损失函数优化计算公式为： ； 其中，γ为参数，IOU表示预测框和真实框的交并比，LCIOU表示原损失函数， S4：通过训练集数据对目标检测模型进行训练，训练完成后通过测试集数据对目标检测模型进行测试，测试完成后得到最终的目标检测模型； S5、获取实时输送机图像，对其进行增强处理后，输入步骤S4得到的目标检测模型进行异物识别； 所述CA注意力模块有三个，分别设置在Backbone网络的第二个C3模块，第三个C3模块和SPPF模块的输出端与Neck网络之间。

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