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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种井下人车的自动识别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：CN117037070B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202311066498.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种井下人车的自动识别系统是由徐志鸥;滕翔;魏奥迪;陈彦璇;王俊豪设计研发完成，并于2023-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种井下人车的自动识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种井下人车的自动识别系统，所述方法包括以下步骤：S1、摄像头采集车辆与行人特征的图像数据集，计算机视觉技术利用图像处理和图像检测技术，对图像数据集进行处理，获取初始检测框的参数，发送至数据处理中心，风门上的传感器采集风速、气压、瓦斯浓度以及风门周围温度的数据；本发明采用通过使用摄像头采集图像数据，获取目标监测模型数据，达到识别人车的作用，同时通过结合风速、气压、瓦斯浓度和周围温度的数据，可以综合分析矿井中的人车行为，实现准确的识别和检测，并且能够及时判断是否存在异常危险，通过控制风门的启动与关闭来确保矿井环境的安全。

本发明授权一种井下人车的自动识别系统在权利要求书中公布了：1.一种井下人车的自动识别系统，其特征在于，所述自动识别系统的识别方法包括以下步骤： S1、摄像头采集车辆与行人特征的图像数据集，计算机视觉技术利用图像处理和图像检测技术，对图像数据集进行处理，获取初始检测框的参数，发送至数据处理中心，风门上的传感器采集风速、气压、瓦斯浓度以及风门周围温度的数据，发送至数据处理中心； S2、数据处理中心利用K-means++算法对处理后的图像数据集进行聚类，获取初始聚类框的参数，基于K-means聚类算法，对初始检测框参数和初始聚类框参数进行聚类，获取先验框架的尺寸，再基于YOLO算法，利用聚类后得到的先验框架的尺寸进行模型训练，获取目标检测模型数据； 在S2步骤中，数据集中随机选择一个样本为初始聚类中心的选择，K-means++算法中初始聚类中心的选择，具体如下： A1、从图像数据集中随意抽取一个样本作为初始的聚类中心Ci； A2、首先计算每个样本与当前已有聚类中心之间的最短距离Dx； 计算每个样本被下一个聚类中心的概率最后按照轮盘法选出下一个聚类中心； A3、重复第2步，直至选出K个聚类中心； 在S2步骤中，数据处理中心基于YOLO算法，使用目标检测模型数据对采集车辆与行人特征的图像数据集进行目标检测，并且获取车辆和行人信息数据，利用MSRCR算法对图像数据集进行增强处理； 其中，MSRCR算法具体如下： 其中，log为10的对数，Ci为第i个通道的彩色恢复因子，用来调节RGB彩色通道中3个通道的颜色比例，Iix,y为第i个通道的图像，f[*]为颜色空间的映射函数，β为增益常数，α为受控制的非线性强度，RMSRix,y为第i个通道的MSR处理的输出图像，RMSRCRix,y为第i个通道的MSRCR处理的输出图像； S3、数据处理中心根据采集到的风速、气压、瓦斯浓度以及风门周围温度的数据进行处理，并且结合获取的目标监测模型数据，识别和检测矿井中的车辆和行人的行为，最终识别车辆或者行为； S4、数据处理中心基于时间同步协议，并且根据分析车辆和行人的行为，分析车辆和行人是否存在异常危险，控制风门的启动与关闭。

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