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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种慢速设备运行状态检测方法、电子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：CN119516458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411437041.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种慢速设备运行状态检测方法、电子设备及存储介质是由阮雅端;范能俊;孔硕设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种慢速设备运行状态检测方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：一种慢速设备运行状态检测方法、电子设备及存储介质，构建慢速设备运行状态检测模型，读取监控拍摄的实时画面至模型中进行检测；其中，模型采集监控视频，获取视频中慢速设备图片作为训练样本数据，将yolov5s中backbone部分的C3模块替换为自定义的CBAM模块进行训练，得到检测模型；将前后相隔一定时间的两张图片传入模型进行检测，得到两张图片中慢速设备的检测框的中心点坐标，并通过中心点坐标计算出这段时间中慢速设备的相对移动距离，通过比较距离值与阈值的大小，判断设备处于正常运行，还是异常停止。本发明无需人为对监控画面中的慢速设备进行观察判断运行状态，从而避免误判带来的安全隐患，在增加安全性的同时的降低人工的成本。

本发明授权一种慢速设备运行状态检测方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种慢速设备运行状态检测方法，其特征是构建检测模型对监控摄像头拍摄的相隔设定时间的监控图片进行慢速设备的运行状态检测，检测方法包括以下步骤： Step1：获取监控摄像头历史采集的慢速设备图像； Step2：使用Step1采集的图片进行标注得到的数据集训练慢速设备运行状态检测模型，以yolov5s为基础检测网络，融入添加正弦位置编码和可变形卷积模块的CBAM注意力机制构成慢速设备检测模型； 所述慢速设备状态检测模型具体为： Step2.1：构建通道注意力机制模块，对输入特征图进行全局平均池化和全局最大池化，得到两个描述向量，分别表示平均值和最大值，将这两个向量通过1*1卷积层和ReLU激活函数进行非线性变换后再通过一个1*1的卷积层将向量恢复到原始通道维度，将这两个经过非线性变换的向量相加，然后通过Sigmoid函数生成通道注意力权重，将通道注意力权重与原始特征图进行逐元素相乘，得到通道注意力加权后的特征图FCA； Step2.2：对Step2.1得到的特征图FCA进行正弦位置编码PEx,y操作，为每个空间位置x,y引入位置信息，将FCA与正弦位置编码结果进行逐元素相加，得到经过位置编码增强后的特征图FCA_PEx,y； Step2.3：构建可变形卷积模块，可变形卷积模块包括一个3*3的卷积层用于生成偏移量，输出通道数为18，表示每个卷积核位置上的水平和垂直偏移量，一个3*3的卷积层产生每个位置的权重掩码，掩码通过Sigmoid激活函数来保证权重在0到1之间，一个实际的3*3卷积层根据生成的偏移量调整采样点的位置，并根据生成的掩码调整每个位置的权重，进行卷积操作； Step2.4：构建空间注意力机制模块，将经过位置编码增强后的特征图FCA_PE在通道维度上进行平均池化和最大池化，得到两个空间描述特征图，将这两个空间描述特征图在通道维度上拼接，形成一个新的特征图，将新的特征图通过Step2.3构建的可变形卷积模块后再通过Sigmoid激活函数生成空间注意力权重，最后将空间注意力权重应用到位置编码增强后的特征图FCA_PE上，得到最终的CBAM加权特征图； Step2.5：更改网络结构，将yolov5s的backbone中C3模块替换为Step2.1～Step2.4得到的自定义的CBAM模块，得到慢速设备状态检测模型； Step3：使用训练好的慢速设备状态检测模型对监控摄像头拍摄的相隔设定时间的两张图片进行慢速设备目标检测； Step4：获取检测结果，得到慢速设备检测框的中心点坐标，并将前后两张图片中慢速设备的中心点坐标进行距离计算，得到移动距离； Step5：将移动距离与设定的阈值进行比较，得到慢速设备的运行状态。

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