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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利水泥包装袋破包自动检测方法、系统、设备及存储介质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：CN115439414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210949700.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权水泥包装袋破包自动检测方法、系统、设备及存储介质是由黄茜;何沛德;胡志辉;潘忠虹;王德年;查道球;谢建龙设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本水泥包装袋破包自动检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种水泥包装袋破包自动检测方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取水泥包视频，得到数据集；利用数据集中部分样本对网络模型进行初步训练，利用训练后网络模型对剩余样本进行自动标注并将标注的样本加入数据集中作为样本数据集，网络模型为Yolov5目标识别网络的s模型；利用样本数据集对训练后网络模型进行再次训练，得到破包检测模型，其中采用焦点损失函数作为损失函数，训练时采用效率学习样本策略；根据获取的水泥包视频，通过破包检测模型在线检测水泥包破包，并根据用户要求的方式输出结果。本发明采用焦点损失函数作为损失函数解决了样本不平衡问题，通过采用效率学习样本策略，提升了网络训练效率。

本发明授权水泥包装袋破包自动检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种水泥包装袋破包自动检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取水泥包视频，根据水泥包视频得到数据集；所述数据集包括水泥包样本图片，所述水泥包样本图片为固定大小，包括带标注的矩形框和类别； 利用数据集中的部分水泥包样本图片对网络模型进行初步训练，得到初步训练后的网络模型；利用初步训练后的网络模型对数据集中剩余样本进行自动标注，将自动标注的水泥包样本图片加入数据集中，作为样本数据集；其中，所述网络模型为Yolov5目标识别网络的s模型；所述样本数据集被划分为训练集和测试集； 利用样本数据集对初步训练后的网络模型进行再次训练，得到破包检测模型；其中，采用焦点损失函数作为损失函数；进行再次训练时，采用效率学习样本策略； 实时获取水泥包视频，根据水泥包视频，通过破包检测模型实时在线检测水泥包破包； 若检测结果为破包水泥包，则根据用户要求的方式输出； 其中，所述进行再次训练时，采用效率学习样本策略，包括： S1：若当前迭代次数t为设定轮次，则： 本次训练的样本集合为样本总集，即，并跳至步骤S4，继续执行后续操作；其中，样本总集指训练集中所有水泥包样本图片； 否则： S2：根据t-1轮训练的结果，计算t-1轮训练的样本集合中所有样本参与本轮训练的概率： ； 其中，为样本集合中样本在真实类的得分，为样本集合中样本在非真实类中的最高得分，和均位于区间；是可调参数； S3：以归一化后的概率作为样本集合中各样本的权重，对抽样得到本次训练的样本集合； S4：训练样本集合中的样本，通过前向传播得到所有样本在所有分类的得分并计算损失函数，通过反向传播和随机梯度下降法更新网络模型中的参数进行下一次训练； S5：若t达到最大迭代次数时，得到训练好的网络模型，即作为破包检测模型；否则，，并返回步骤S1继续执行后续操作。

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