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龙图腾网获悉西安华创马科智能控制系统有限公司申请的专利煤矿井下危险区域识别方法及装置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：CN116797793B 。

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：202310821940.6，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权煤矿井下危险区域识别方法及装置是由刘永伟;周景润设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本煤矿井下危险区域识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种煤矿井下危险区域识别方法及装置，该方法包括：获取通过设置在煤矿井下的摄像头采集的煤矿井下图像；将所述煤矿井下图像输入到预设的危险区域识别模型中，识别出所述煤矿井下图像中的危险区域，其中，所述危险区域识别模型为采用训练数据对图像语义分割算法模型进行训练得到的。本发明实现了实时、准确的对煤矿井下危险区域进行识别，有助于提高煤矿井下生产的安全性。

本发明授权煤矿井下危险区域识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种煤矿井下危险区域识别方法，其特征在于，包括： 获取通过设置在煤矿井下的摄像头采集的煤矿井下图像； 将所述煤矿井下图像输入到预设的危险区域识别模型中，识别出所述煤矿井下图像中的危险区域，其中，所述危险区域识别模型为采用训练数据对图像语义分割算法模型进行训练得到的； 所述方法还包括： 在用于模型训练的煤矿井下图像上打上危险区域标签，得到第一带标签图像； 对各所述第一带标签图像进行离线数据增强处理，得到第二带标签图像； 对所述第一带标签图像和所述第二带标签图像进行在线数据增强处理，得到在线数据增强后的带标签图像； 对图像语义分割算法模型进行改进，得到改进后的图像语义分割算法模型； 根据所述在线数据增强后的带标签图像对所述改进后的图像语义分割算法模型进行训练，并在验证训练出的模型的识别准确率满足预设标准时将训练出的模型确定为所述危险区域识别模型； 所述对图像语义分割算法模型进行改进，具体包括： 将所述图像语义分割算法模型的主干网络MobileNet换成ResNet101，以使得模型的学习能力更强； 将所述图像语义分割算法模型中的ASPP模块的空洞率组合中的各空洞率增大，以增大神经网络模型的感受野，使得网络的全局特征提取能力更强，更加关注全局信息； 在所述图像语义分割算法模型中加入注意力机制模块； 对损失函数进行重新设计，其中，重新设计后的损失函数中包含：预测区域与标签区域的IOU、预测区域与标签区域的面积关系、预测区域与标签区域的周长关系、预测区域与标签区域的中心点距离、预测区域与标签区域的区域个数差以及预测结果中面积过小的区域个数。

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