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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种矿物浮选工况识别、预测设备及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：CN119158708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411640904.0，技术领域涉及：B03D1/02；该发明授权一种矿物浮选工况识别、预测设备及方法是由徐飞翔;朱地龙;程德强;张秋阳;寇旗旗;周晨;王鹏程;胡宇鹏设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种矿物浮选工况识别、预测设备及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种矿物浮选工况识别、预测设备，包括图像采集模块、超声波测距传感器、主控模块、5G通信模块、数据传输与定位模块、显示模块和电源模块，图像采集模块负责获取当前浮选工况的图像信息，浮选槽上方的超声波测距传感器用于测量液面的高度，本发明通过将该识别算法部署在工作人员头盔上，能够实现在工作过程中实时识别当前工况并预测矿物浮选的工作趋势，将结果显示在可穿戴识别设备上。工作人员穿戴设备后可以预见浮选过程中的波动并掌握浮选槽的运行状态，提前采取相应的措施，进一步提高矿物浮选工艺的稳定性和生产效率，降低安全风险和减少经济损失。

本发明授权一种矿物浮选工况识别、预测设备及方法在权利要求书中公布了：1.一种矿物浮选工况识别、预测设备，包括图像采集模块、超声波测距传感器、主控模块、5G通信模块、数据传输与定位模块、显示模块和电源模块，其特征在于：图像采集模块负责获取当前浮选工况的图像信息，浮选槽上方的超声波测距传感器用于测量液面的高度，图像和高度数据分别通过数据传输与定位模块中的MIPICSI接口和内置蓝牙模块传输至主控模块，5G通信模块用于实现浮选设备与远程服务器之间的实时数据上传和远程监控，主控模块应用工况识别和预测算法，对当前浮选工况进行识别和趋势预测，识别和预测结果通过显示模块中的VR眼镜呈现； 图像信息的特征提取具体是：首先通过一系列的标准卷积，提取图像的基本特征，基于Darknet-53的C2f模块改进，设计SD-C2f模块，将输入的特征图进行通道分割，以单独处理各通道来提高特征之间的区分度，然后，利用N个Bottleneck2模块处理通道分离后的特征图，将处理后的特征图与其他通道分离后的特征图进行拼接以获取不同通道特征之间的联系，再依次通过Bottlencek2模块处理，减少参数量，加快计算，以上特征提取处理重复N次，将N个处理后的特征图进行拼接，引入SE注意力机制模块对特征权重进行自适应调整和校对。

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