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龙图腾网获悉中远海运特种运输股份有限公司;广州中远海运船舶技术工程有限公司申请的专利克令吊的防碰撞预警方法、系统、电子设备及存储介质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：CN119339315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202411309567.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权克令吊的防碰撞预警方法、系统、电子设备及存储介质是由蔡连财;袁梦;耿涛;李明;韦冬娜;常玉润;张玉龙;周仁孝;杨家健;姚壮乐;高汪涛;文树吉;庄一峰;施昌平;李鹏设计研发完成，并于2024-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本克令吊的防碰撞预警方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种克令吊的防碰撞预警方法、系统、电子设备及存储介质，通过将克令吊周围环境中的历史视频监控数据导入轻量化网络结构模型中进行训练；并将克令吊周围环境中的实时监控数据导入到训练后目标检测模型进行识别，得到克令吊周围环境中的目标信息；将目标信息导入双目视觉测距算法模型，获得目标物体与克令吊之间的实时距离；判断实时距离是否小于预设的阈值，若是，则对克令吊进行相应的预警处理。相对于现有技术而言，具有如下效果：本申请通过设计轻量化目标检测模型和双目视觉测距算法，能够提升对克令吊周围目标识别的准确性和高效性，进而能更精准的获取目标信息和实时距离信息，从而提升了克令吊防碰撞安全预警的性能。

本发明授权克令吊的防碰撞预警方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种克令吊的防碰撞预警方法，其特征在于，包括： 获取克令吊周围环境中的历史视频监控数据，并对所述历史视频监控数据进行预处理，得到预处理后的历史视频监控数据； 将所述预处理后的历史视频监控数据导入预设的轻量化网络结构模型中进行训练，获得克令吊周围环境中的目标检测模型，其中，所述预设的轻量化网络结构模型，具体构建步骤如下：设计损失函数，所述损失函数包括定位损失函数和相似性度量损失函数；根据所述损失函数以及YOLOv8算法，构建轻量化网络结构模型，具体地，所述损失函数，计算公式如下式： 其中，Floss为损失函数，Lloc为定位损失函数，定位损失函数通过位置回归损失函数以及广义交并比损失函数获得，Lcls为相似性度量损失函数，i为图像中第i个候选区域锚点的索引号，pi表示该锚点的目标预测概率；表示候选区域标签，Nloc与Ncls分别表示分类损失函数在定位损失Lloc与相似性度量损失Lcls进行函数化以后的归一化系数，λ表示Nloc与Ncls之间的平衡权重； 获取克令吊周围环境中的实时视频监控数据，并将所述实时视频监控数据导入所述目标检测模型进行识别与检测，得到克令吊周围环境中的目标信息，其中，所述目标信息包括：目标的类别信息和位置信息； 将所述目标信息导入预设的双目视觉测距算法模型，获得目标物体与克令吊之间的实时距离； 判断所述实时距离是否小于预设的阈值，若是，则对所述克令吊进行相应的预警处理。

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中远海运特种运输股份有限公司;广州中远海运船舶技术工程有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区花城大道20号2302房；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”。