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龙图腾网获悉西安科技大学申请的专利一种煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别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：CN119672287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411451048.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法是由毛清华;翟姣;胡鑫;张旭辉;郭文瑾;杨文娟;徐文兵;杨帆;苏毅楠设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法，包括步骤：S1、综采工作面人员、护帮板、挡煤板视频图像数据采集；S2、视频图像去雾、增强预处理；S3、基于改进YOLOv8s目标检测方法建立人员入侵识别模型；S4、人员入侵危险区域自动划分；S5、人员入侵危险区域识别。本发明针对待检测的煤矿特定场景，通过特征检测，自适应绘制危险区域，实现了危险区域的自动灵活划分，适应性强，可实现对煤矿综采工作面的危险区域人员入侵的精确识别和超前预控，提高了矿井生产效率和安全防护，推动了综采工作面的智能化建设，有效保障了矿工的生命安全。

本发明授权一种煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种煤矿综采工作面人员入侵危险区域智能识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1、综采工作面人员、护帮板、挡煤板视频图像数据采集：通过在液压支架上布置的摄像头采集综采工作面人员、护帮板、挡煤板各状态下的视频图像，并将采集到的视频图像传输给图像处理器；图像处理器通过图像加噪、HSV通道变化的方法模拟人员在矿井不同环境状态下的图像，构建多特征样本图像数据集； 步骤S2、视频图像去雾、增强预处理：图像处理器读取煤矿综采工作面的实时视频流，采用基于边界约束和非线性上下文正则化的方法对图像进行去雾处理，并采用自适应多尺度带有色彩保护的Retinex算法对图像进行增强处理； 步骤S3、基于改进YOLOv8s目标检测方法建立人员入侵识别模型：对视频图像数据标注，标签类别分为人员、护帮板、挡煤板三类，并将视频图像数据划分为训练集和测试集；基于改进YOLOv8s目标检测方法，训练人员数据集建立综采工作面人员识别模型；基于YOLOv8s目标检测方法，训练护帮板数据集、挡煤板数据集建立危险区域识别模型； 步骤S3中所述改进YOLOv8s目标检测方法的具体实现过程为： 步骤301、融合SE注意力模块和RFAConv注意力模块，结合两者提取的通道特征信息和空间特征信息，聚焦人员感兴趣区域，关注对人员检测有用的通道，全面捕捉复杂煤矿背景干扰下人员全局和局部特征信息； 步骤302、在对p3、p4、p5层特征融合前，添加CCNet模块，自适应地捕捉交叉路径上的长距离上下文信息； 步骤303、使用Res2Net模块取代C2f的骨干模块Bottleneck作为主要的梯度流分支形成新的C2f_Res2block模块； 步骤304、采用亚像素卷积层代替ASFF模块中的插值法，得到改进后的ASFF模块；在YOLOv8的检测头部分引入改进后的ASFF模块，根据自适应权重比融合不同调整层的特征图； 步骤S4、人员入侵危险区域自动划分：基于训练好的危险区域识别模型对护帮板和挡煤板进行识别，根据设定条件选取关键点，分别连接护帮板锚框与挡煤板锚框的关键点与图像边界相交，取四个交点及图像角点依次首尾相连形成闭合区域，实现人员入侵危险区域自动划分； 步骤S5、人员入侵危险区域识别：识别检测人员目标，自动绘制锚框，取锚框中心点坐标Ccx，cy作为关键点，分析点C与所绘危险区域的位置坐标关系，判断点C是否在绘制的危险区域内，进行人员入侵识别判断；根据判断结果生成报警信号，输出异常告警。

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