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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利基于巡检机器人与单目视觉的带式输送机煤流量监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：CN120451571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510962606.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于巡检机器人与单目视觉的带式输送机煤流量监测方法是由李军霞;寇子明;黄帅;张媛;李来新;张梦宇;郑淏文;张梦超;张弘玉设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于巡检机器人与单目视觉的带式输送机煤流量监测方法在说明书摘要公布了：本发明属于输送机煤流监测技术领域，旨在解决现有煤流量监测方法精度不足的问题。提供一种基于巡检机器人与单目视觉的带式输送机煤流量监测方法，本方法通过巡检机器人动态采集煤流图像，利用深度学习算法实现煤流区域的精确分割，并结合单目深度估计技术重建煤流三维点云，最终实现煤流量的定性与定量分析。相较于传统方法，本发明具有非接触式测量、全输送带覆盖、计算效率高、适应复杂环境等优势，可为煤矿智能化运输系统提供可靠的数据支持。

本发明授权基于巡检机器人与单目视觉的带式输送机煤流量监测方法在权利要求书中公布了：1.基于巡检机器人与单目视觉的带式输送机煤流量监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取带式输送机历史煤流图像，所述历史煤流图像基于巡检机器人上搭载的工业相机拍摄得到； 对所述历史煤流图像进行像素级标注，将煤流图像中的区域划分为煤流区域、输送带区域和背景区域；并基于标注后的历史煤流图像构建数据集； 构建改进的DeepLabV3+语义分割模型，所述改进的DeepLabV3+语义分割模型用于对标注后的历史煤流图像中的煤流、输送带以及杂乱背景进行分割，并从中提取煤流区域；基于所述数据集对改进的DeepLabV3+语义分割模型进行训练优化； 获取改进的DeepLabV3+语义分割模型输出的最优煤流分割结果，所述最优煤流分割结果为含有煤流与输送带的预测掩码的图像； 构建单目深度估计模型，将所述含有煤流与输送带的预测掩码的图像输入至所述单目深度估计模型中，得到煤流与输送带的预测深度图；将所述预测深度图进行转换处理，得到煤流与输送带的三维点云；并基于切片法计算所述三维点云中的煤流体积，并基于所述煤流体积计算煤流量； 将所述改进的DeepLabV3+语义分割模型部署在边缘设备上，同时将所述边缘设备部署在所述巡检机器人上，利用TensorRT对所述改进的DeepLabV3+语义分割模型进行加速推理； 所述巡检机器人上搭载的工业相机获取带式输送机实时煤流图像，并将所述实时煤流图像输入至DeepLabV3+语义分割模型进行推理，得到所述实时煤流图像对应的含有煤流与输送带的预测掩码的图像； 基于所述实时煤流图像对应的含有煤流与输送带的预测掩码的图像判断煤流是否为均匀煤流，所判断结果为是，则以数学建模的方式计算煤流量，若判断结果为否，则将所述实时煤流图像对应的含有煤流与输送带的预测掩码的图像输入所述单目深度估计模型中，最终通过重构三维点云计算煤流量。

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