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龙图腾网恭喜长沙矿冶研究院有限责任公司申请的专利基于HardRockNet网络结构的磨矿顽石目标检测方法及系统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：CN119672322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510181095.X，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于HardRockNet网络结构的磨矿顽石目标检测方法及系统是由黄勇;刘石梅;邬青秀;刘洋设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于HardRockNet网络结构的磨矿顽石目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于HardRockNet网络结构的磨矿顽石目标检测方法及系统，方法包括构建磨矿顽石的目标检测模型，目标检测模型包括依次串联的输入层、多尺度特征提取层、DFPN特征融合层以及输出层；多尺度特征提取层包括多个依次串联、且特征提取尺度不同的特征提取子层，多个特征提取子层的输出端均与DFPN特征融合层的输入端连接，多个特征提取子层均采用DPBlock模块进行特征提取；用训练好的目标检测模型对磨矿图片上的顽石进行检测。本发明通过将DPBlock模块与DFPN模块进行结合，构建HardRockNet网络结构，从而提升小目标检测精度，增强对复杂背景和目标重叠问题的鲁棒性，实现对顽石的精准检测。

本发明授权基于HardRockNet网络结构的磨矿顽石目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于HardRockNet网络结构的磨矿顽石目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建磨矿顽石的目标检测模型，所述目标检测模型包括依次串联的输入层、多尺度特征提取层、DFPN特征融合层以及输出层；所述多尺度特征提取层包括多个依次串联、且特征提取尺度不同的特征提取子层，多个特征提取子层的输出端均与所述DFPN特征融合层的输入端连接，多个特征提取子层均采用DPBlock模块进行特征提取；采集不同环境下的包含顽石的磨矿图片，并对所述磨矿图片上顽石进行标注，以构建训练集，采用所述训练集训练所述目标检测模型，并用训练好的目标检测模型对磨矿图片上的顽石进行检测；所述DPBlock模块包括：全局特征提取单元、局部特征提取单元以及融合单元，所述全局特征提取单元、局部特征提取单元的输出端均与所述融合单元的输入端连接；所述全局特征提取单元包括：第一全局特征提取网络、第一分割网络、第一局部特征提取网络、第一逐点卷积网络、第一特征融合网络、第二逐点卷积网络、第一特征拼接网络；所述第一全局特征提取网络的输出端与所述第一分割网络的输入端连接，所述第一分割网络的输出端分别与所述第一局部特征提取网络、第一逐点卷积网络以及第一特征拼接网络的输入端连接，所述第一局部特征提取网络的输出端、第一逐点卷积网络的输出端均与所述第一特征融合网络的输入端连接，所述第一特征融合网络的输出端通过第二逐点卷积网络与所述第一特征拼接网络的输入端连接，所述第一特征拼接网络的输出端与所述融合单元的输入端连接；所述局部特征提取单元包括：第二局部特征提取网络、第二分割网络、第二全局特征提取网络、第三逐点卷积网络、第二特征融合网络、第四逐点卷积网络、第二特征拼接网络；所述第二局部特征提取网络的输出端与所述第二分割网络的输入端连接，所述第二分割网络的输出端分别与所述第二全局特征提取网络、第三逐点卷积网络以及第二特征拼接网络的输入端连接，所述第二全局特征提取网络的输出端、第三逐点卷积网络的输出端均与所述第二特征融合网络的输入端连接，所述第二特征融合网络的输出端通过第四逐点卷积网络与所述第二特征拼接网络的输入端连接，所述第二特征拼接网络的输出端与所述融合单元的输入端连接；所述融合单元包括第三特征融合网络以及第五逐点卷积网络；所述第三特征融合网络分别与所述全局特征提取单元、局部特征提取单元的输出端连接；所述第三特征融合网络的输出端与所述第五逐点卷积网络的输入端连接，所述第五逐点卷积网络的输出端与所述DFPN特征融合层的输入端连接；所述DFPN特征融合层包括：多条特征金字塔分支，所述多条特征金字塔分支与所述多个特征提取子层一一对应，每条金字塔分支用于提取对应特征提取子层输出特征的第一特征，并将其提取的第一特征与其他金字塔分支提取的第一特征进行融合拼接，输出对应的融合特征。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长沙矿冶研究院有限责任公司，其通讯地址为：410000 湖南省长沙市岳麓区麓山南路966号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。