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龙图腾网获悉天地(常州)自动化股份有限公司;中煤科工集团常州研究院有限公司申请的专利基于改进yolov5s与deepsort的矸石跟踪检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：CN116309474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310287981.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于改进yolov5s与deepsort的矸石跟踪检测方法是由宋鹏飞;季亮;张袁浩;郝大彬;周李兵;陈晓晶;邹盛;叶柏松;邱云香设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进yolov5s与deepsort的矸石跟踪检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进yolov5s与deepsort的矸石跟踪检测方法，包括以下步骤：S1、获取煤炭和矸石混合的样本图像数据集；S2、构建改进yolov5s网络模型，利用样本图像数据集对改进yolov5s网络模型进行训练，获得矸石检测模型；S3、利用矸石检测模型对煤矸石实时图像进行检测，输出矸石的位置信息和目标框；S4、根据矸石的位置信息和目标框，利用deepsort算法对矸石的位置信息进行实时跟踪预测；S5、将deepsort算法输出的矸石的位置信息发送给选矸机器人，以将矸石分选出来。本发明通过矸石检测模型识别出矸石所在的位置信息以及输出目标框，通过deepsort算法预测出矸石在输送带上的移动轨迹，能够避免同一矸石被重复检测，有利于提高选矸机器人对矸石分选的准确率。

本发明授权基于改进yolov5s与deepsort的矸石跟踪检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进yolov5s与deepsort的矸石跟踪检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取煤炭和矸石混合的样本图像数据集； 步骤S2、构建改进yolov5s网络模型，利用所述样本图像数据集对所述改进yolov5s网络模型进行训练，获得矸石检测模型； 步骤S3、利用所述矸石检测模型对煤矸石实时图像进行检测，输出矸石的位置信息和目标框； 步骤S4、根据所述矸石的位置信息和目标框，利用deepsort算法对矸石的位置信息进行实时跟踪预测； 步骤S5、将所述deepsort算法输出的矸石的位置信息发送给选矸机器人，以将矸石分选出来； 所述构建改进yolov5s网络模型，具体包括： 搭建yolov5s基础网络，采用OPA-FPN搜索模块替换yolov5s基础网络中的特征金字塔结构，以从超级网络中搜索出最优子网，从而提高运算处理速度，设置损失函数为CIoU_Loss函数，设置激励函数为SiLu函数； 所述OPA-FPN搜索模块的搜索路径包括：自上而下路径、自下而上路径、残差连接路径、融合拆分路径； 步骤S4中，利用deepsort算法对矸石的位置信息进行实时跟踪预测，包括： 通过卡尔曼滤波预测矸石在下一帧图像中的位置信息； 通过匈牙利算法对当前帧图像中和矸石和下一帧图像中的矸石进行匹配，输出矸石的移动轨迹；将移动轨迹发送给选矸机器人进行矸石的分选，以避免同一矸石被重复检测。

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