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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于改进YOLO11的多相流气泡追踪与速度测算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：CN120599447B 。

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：202511094002.6，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于改进YOLO11的多相流气泡追踪与速度测算方法是由罗劭娟;邵媛媛;温盈轩;祝京旭;马可颖;吴恺乔;冉鑫设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进YOLO11的多相流气泡追踪与速度测算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLO11的多相流气泡追踪与速度测算方法，属于多相流气泡检测与追踪技术领域，包括：获取多相流气泡图像数据集；将多相流气泡图像数据集划分为训练集和验证集；对YOLO11进行改进得到改进的YOLO11网络模型，获得基于改进的YOLO11的多相流气泡分割模型；将训练集输入至模型中进行训练，得到最优分割模型；利用验证集对所述模型进行性能评估，满足精度要求后，将其输入到基于图形化用户界面的多相流气泡识别与速度测算系统，进行实际图像的气泡分割、追踪与速度测算。本发明在大幅度减少模型参数量和计算量的情况下，能够达到运算精度高、速度快的气泡分割效果，更便于设备部署和应用。

本发明授权基于改进YOLO11的多相流气泡追踪与速度测算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLO11的多相流气泡追踪与速度测算方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多相流气泡图像数据集，所述多相流气泡图像数据集为气液固三相流气泡图像； 将所述多相流气泡图像数据集划分为训练集和验证集； 对YOLO11进行改进得到改进的YOLO11网络模型，获得基于改进的YOLO11的多相流气泡分割模型； 将所述训练集输入至所述多相流气泡分割模型中进行训练，得到最优分割模型； 利用验证集对所述模型进行性能评估，满足精度要求后，通过最优分割模型进行实际图像的气泡分割、追踪与速度测算； 所述方法通过图形化用户界面系统实现，所述图形化用户界面系统包括模型加载模块、图像导入模块、参数配置模块、结果可视化模块与数据导出模块；通过模型加载模块加载所述最优分割模型；通过图像导入模块导入待处理的图像序列；通过参数配置模块设定像素与物理尺寸的换算比例、帧间时间步长、检测置信度、边缘阈值与轨迹长度参数；通过结果可视化模块查看气泡分割、追踪进度；通过数据导出模块设定识别结果导出路径； 所述结果可视化模块包括：对每帧图像进行目标检测与实例分割，输出包含掩膜、边界框、编号与置信度的检测结果；通过多目标追踪算法对气泡进行帧间关联，生成唯一编号的气泡轨迹；根据连续帧中气泡位置变化与设定的比例系数及时间间隔，计算气泡的瞬时速度与平均速度；根据掩膜区域计算每个气泡的面积与等效直径；将带有检测信息的图像序列导出为可视化视频结果，并将每个气泡的帧级分析参数导出为CSV格式数据文件。

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