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龙图腾网获悉广西科技大学;广西南国铜业有限责任公司申请的专利用于铜极板转运的AGV载货小车恶劣天气障碍物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：CN120877237B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510857710.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权用于铜极板转运的AGV载货小车恶劣天气障碍物检测方法是由崔书婉;占焕武;周桂有;杨俊豪;陈祖萃;何宗庆;杨永明;郑少东;陈炳池;杨嘉怡;尹海吉;周道爱;马新贵;阳威;吴嘉琦设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于铜极板转运的AGV载货小车恶劣天气障碍物检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种用于铜极板转运的AGV载货小车恶劣天气障碍物检测方法，其方法包括获取AGV小车在恶劣天气下的待检测实时图像；将所述待检测实时图像输入改进的YOLOX模型进行处理，输出障碍物检测结果；其中，所述改进的YOLOX模型包括主干网络、特征金字塔网络、动态自监督网络和检测头；所述动态自监督网络包括环境感知编码层和动态特征重组层；本发明基于改进的YOLOX模型，通过引入动态自监督网络解决了恶劣天气下视觉检测系统因环境干扰导致特征耦合的关键技术难题，并解决了恶劣天气下的铜极板转运过程中AGV小车视觉检测系统误报率激增的核心问题。

本发明授权用于铜极板转运的AGV载货小车恶劣天气障碍物检测方法在权利要求书中公布了：1.一种用于铜极板转运的AGV载货小车恶劣天气障碍物检测方法，其特征在于，包括： 获取AGV小车在恶劣天气下的待检测实时图像； 将所述待检测实时图像输入改进的YOLOX模型进行处理，输出障碍物检测结果；其中， 所述改进的YOLOX模型包括主干网络、特征金字塔网络、动态自监督网络和检测头； 所述动态自监督网络包括环境感知编码层和动态特征重组层； 所述将所述待检测实时图像输入改进的YOLOX模型进行处理，输出障碍物检测结果，包括： 通过所述主干网络对所述待检测实时图像进行特征提取，得到多尺度特征； 根据所述特征金字塔网络对所述多尺度特征进行融合，得到多尺度融合特征； 根据所述动态自监督网络对所述多尺度融合特征进行特征增强，得到多尺度增强特征； 基于所述检测头对所述多尺度增强特征进行处理，生成检测列表并经NMS处理，输出障碍物检测结果；其中，NMS为非极大值抑制； 所述动态自监督网络还包括自监督优化层；所述自监督优化层包括旋转预测层和对比学习层；所述旋转预测层包括旋转预测头、二维卷积层和第一全局平均池化层；所述对比学习层包括对比学习头、梯度反转层、第三卷积层和第二全局平均池化层；其中， 所述方法，还包括： 将所述多尺度融合特征中的目标特征通过所述旋转预测头进行随机旋转增强，生成目标旋转特征； 通过所述二维卷积层对所述目标旋转特征进行局部特征提取、通道压缩与分类处理，得到目标处理特征； 利用所述第一全局平均池化层对所述目标处理特征进行处理，生成logits以转换为概率分布并进行交叉熵损失计算，得到第一损失； 将所述目标特征通过所述对比学习头进行特征投影，得到目标投影特征； 通过所述梯度反转层对所述目标投影特征进行梯度反转，得到目标鲁棒特征； 利用所述第三卷积层将所述目标鲁棒特征映射到低维空间，并由所述第二全局平均池化层对映射结果进行处理，得到单位向量以计算对比损失，得到第二损失； 对所述第一损失和所述第二损失进行加权融合处理，得到自监督损失。

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广西科技大学;广西南国铜业有限责任公司，其通讯地址为：545299 广西壮族自治区柳州市文昌路2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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