安徽理工大学王向前获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽理工大学申请的专利基于改进YOLOV5和DeepSort的矿井下钻杆计数方法、系统及设备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：CN115909121B 。
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：202211021431.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于改进YOLOV5和DeepSort的矿井下钻杆计数方法、系统及设备是由王向前;史策;杨超宇;耿显亚;常昊乾;李敏敏设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于改进YOLOV5和DeepSort的矿井下钻杆计数方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进YOLOV5和DeepSort的矿井下钻杆计数方法、系统及设备，首先，对YOLOV5模型进行改进，然后获取矿井下钻杆作业视频作为数据集，对数据集中的钻杆目标进行标注后，对改进的YOLOV5模型进行训练，直至评价合格，将钻机作业视频输入至训练后的所述改进YOLOV5模型，得到钻杆位置信息和检测框信息；最后采用DeepSort算法，对钻杆进行追踪、计数、显示。本发明将改进的YOLOV5模型与DeepSort多目标跟踪算法进行融合，在不影响检测速度的条件下提高了钻杆的检测精度与钻杆的计数精度，实现了在煤矿井下复杂的环境中，对钻杆进行实时精确计数的功能。
本发明授权基于改进YOLOV5和DeepSort的矿井下钻杆计数方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于改进YOLOV5和DeepSort的矿井下钻杆计数方法，其特征在于， S1、获取矿井下钻杆作业视频作为数据集，对所述数据集中的钻杆目标进行标注，得到包含钻杆目标标注框的钻杆目标图像； S2、对YOLOV5模型进行改进，得到改进YOLOV5模型；改进步骤包括： 根据K-means算法，计算新的anchors值； 在所述YOLOV5模型的主干网络中加入注意力机制； 使用BiFPN网络进行多尺度特征融合； S3、根据所述钻杆目标图像，对所述改进YOLOV5模型进行训练，直至评价合格，得到训练后的所述改进YOLOV5模型； S4、将钻机作业视频输入至训练后的所述改进YOLOV5模型，得到钻杆位置信息和检测框信息； S5、根据所述钻杆位置信息和检测框信息，采用DeepSort算法，对钻杆进行追踪、计数、显示。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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