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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种基于单幅煤场二维图像的煤堆体积校核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：CN116563611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310393279.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于单幅煤场二维图像的煤堆体积校核方法是由程力;罗皓轩;李柯宜;张喻铭;李乐之设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单幅煤场二维图像的煤堆体积校核方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于单幅煤场二维图像的煤堆体积校核方法，涉及煤场管理技术领域，解决了基于计算机视觉测量技术盘煤效率较低的技术问题，其技术方案要点是通过训练多张煤堆照片以达到后续算法实现过程中仅通过单张无景深图片即可直接校核煤堆体积的效果，保证了实时性。在此过程中图片仅要求单目相机拍摄，无需多购置双目、景深相机或激光盘煤仪等大型设备，为算法达到经济性目标做了保障。最后通过设计算法框架实现更为准确、快速的校核煤堆体积的目的。本发明仅通过单二维图片实现煤场的煤堆体积校核，从而可靠地实现盘煤，成本低廉、方便快捷且能实现对煤场的实时监测。

本发明授权一种基于单幅煤场二维图像的煤堆体积校核方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单幅煤场二维图像的煤堆体积校核方法，其特征在于，包括： S1：对煤堆的多批次单目照片进行获取，并对所述单目照片对应的煤堆体积数据进行获取； S2：根据所述单目照片和所述煤堆体积数据构建数据集，对所述数据集进行预处理后将其划分成训练集和测试集； S3：对煤堆体积校核模型的参数进行设定，然后通过训练集对煤堆体积校核模型进行训练，得到训练后的煤堆体积校核模型； S4：将测试集输入到训练后的煤堆体积校核模型进行测试，当训练后的煤堆体积校核模型输出的预测体积达到预设准确率时，得到最终煤堆体积校核模型； S5：通过最终煤堆体积校核模型对煤堆体积进行校核； 其中，对所述数据集进行预处理包括对单目照片进行像素填充和对煤堆体积数据进行归一化处理； 对单目照片进行像素填充，将单目图片的RGB矩阵扩充成三通道的230*180矩阵，表示为： ； 其中，表示第i张单目图片经像素填充后的矩阵，表示单目图片中各像素点值，且，表示扩充前单目图片分辨率的横向总数，表示扩充前单目图片分辨率的纵向总数； 所述煤堆体积校核模型为改进后的回归残差网络，该回归残差网络包括依次连接的4个残差块和1个1*1的全连接层；通过训练集对煤堆体积校核模型进行训练，包括： 将预处理后的训练集输入残差块，最后通过1*1的全连接层输出预测体积； 根据输入的训练集中的煤堆体积数据和预测体积进行误差损失的判定，并由损失函数进行参数的反向传播，直至煤堆体积校核模型达到预设精度，完成训练并输出训练完成的煤堆体积校核模型。

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