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龙图腾网获悉华北电力大学(保定)申请的专利一种基于改进YOLOv11皮带多类型撕裂识别方法及系统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：CN120219817B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510277515.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于改进YOLOv11皮带多类型撕裂识别方法及系统是由万书亭;王晓盼;陈晓霄;王一龙;张雄;张中盘;时瑛设计研发完成，并于2025-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进YOLOv11皮带多类型撕裂识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOv11皮带多类型撕裂识别方法及系统，涉及皮带撕裂识别技术领域。方法具体步骤如下：获取皮带撕裂图像并进行类型标注得到初始数据集；对初始数据集采用数据增强技术添加干扰因素得到训练数据集，通过训练数据集对改进YOLOv11模型进行训练得到用于皮带撕裂检测的检测模型，实时采集实际皮带运行图像并输入至检测模型中进行皮带撕裂类型的识别，同时公开了基于上述方法的系统。使用数据增强策略对数据集进行扩充，添加干扰因素模拟电厂输煤系统中皮带运行的实际工作环境，增强图像数据集的多样性和鲁棒性。对YOLOv11模型进行改进，提升了原模型的泛化能力，适配于不同撕裂类型、不同图像尺寸，工作效率高，增强了模型训练的精度。

本发明授权一种基于改进YOLOv11皮带多类型撕裂识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOv11皮带多类型撕裂识别方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤S1：获取历史皮带图像数据并进行预处理，得到皮带撕裂图像； 步骤S2：对皮带撕裂图像进行类型标注得到初始数据集； 步骤S3：对初始数据集采用数据增强技术添加与皮带运行环境相关的干扰因素得到训练数据集； 步骤S4：通过训练数据集对改进YOLOv11模型进行训练得到用于皮带撕裂检测的检测模型，改进YOLOv11模型包括嵌入有轻量级多尺度卷积模块的主干网络、采用高级特征金字塔结构的颈部网络以及设置有共享卷积层和细节增强层的检测头； 颈部网络的输入端与特征融合模块连接的输出模块相连接，颈部网络包括用坐标注意力模块代替通道注意力模块的高级特征金字塔结构，改进后的高级特征金字塔结构用于自动适应不同视角和周围环境的变化； 坐标注意力模块包括输入层，输入层连接有第一水平平均池化层和第一垂直平均池化层，第一水平平均池化层和第二垂直平均池化层连接有特征融合层，特征融合层连接有第一卷积层，第一卷积层连接有归一化层，归一化层连接有第二水平平均池化层和第二垂直平均池化层，第二水平平均池化层和第二垂直平均池化层分别连接有第二卷积层，两个第二卷积层均连接有Sigmoid激活函数层，两个Sigmoid激活函数层均与输入层进行重新加权操作，重新加权操作后通过输出层输出； 步骤S5：实时采集实际皮带运行图像并输入至检测模型中进行皮带撕裂类型的识别。

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华北电力大学(保定)，其通讯地址为：071003 河北省保定市莲池区永华北大街619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”。