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龙图腾网获悉太原理工大学申请的专利煤矿掘进工作面关键目标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：CN119515721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411693981.2，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权煤矿掘进工作面关键目标检测方法是由陶磊;马瑞芳;张之好;陈腾杰;杨凯栋;刘学刚设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本煤矿掘进工作面关键目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种煤矿掘进工作面关键目标检测方法，属于目标检测技术领域。包括：对原始图像进行前后景分割，得到前景图像和背景图像；通过CLAHE算法对背景图像进行图像增强；对前景图像进行去噪处理，并通过改进的CLAHE算法对去噪后的前景图像进行图像增强，改进的CLAHE算法根据图像质量指标自适应调整增强参数的值；融合增强后的背景图像和增强后的前景图像，得到目标图像；将目标图像输入预先训练好的改进型YOLOv8n模型进行关键目标检测。本发明增强后的图像对比度高，噪声小，边缘清晰；改进型YOLOv8n模型具有更大的感受野，可更好提取上下文信息，且能增强多目标遮挡的检测精度，还加快了收敛速度和回归精度。

本发明授权煤矿掘进工作面关键目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种煤矿掘进工作面关键目标检测方法，其特征在于，包括： S1，获取煤矿掘进工作面采集的视频后，将视频进行分帧处理，得到一帧一帧的原始图像； S2，利用基于颜色的K-means聚类算法对原始图像进行前后景分割，得到原始图像的前景图像和背景图像； S3，通过CLAHE算法对背景图像进行图像增强，所述CLAHE算法在对不同帧的背景图像进行图像增强时其增强参数的值为固定值； S4，对前景图像进行去噪处理，并通过改进的CLAHE算法对去噪后的前景图像进行图像增强，所述改进的CLAHE算法在对不同帧去噪后的前景图像进行图像增强时根据图像质量指标自适应调整增强参数的值；采用粒子群优化算法确定不同帧去噪后的前景图像的增强参数的值； S5，融合增强后的背景图像和增强后的前景图像，得到原始图像对应的目标图像； S6，将目标图像输入预先训练好的改进型YOLOv8n模型进行关键目标检测；所述改进型YOLOv8n模型包括依次连接的主干网络、颈部网络和SEAM改进的检测头；所述颈部网络包括DWR改进的C2f模块，所述DWR改进的C2f模块使用DWR模块替换掉C2f模块中的Bottleneck残差模块；所述SEAM改进的检测头使用SEAM模块代替检测头的第二个Conv卷积模块。

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