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龙图腾网获悉河南理工大学;株洲天成自动化设备股份有限公司申请的专利矿山架空乘人装置快速检测算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：CN117197582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202311245326.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权矿山架空乘人装置快速检测算法是由高如新;金海泉;郑征;王梅红;佘剑民;谷世喜设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本矿山架空乘人装置快速检测算法在说明书摘要公布了：本发明涉及电子信息技术领域的矿山架空乘人装置快速检测算法，其基于YOLOv7的框架，重构网络得到轻量化网络模型；在FasterNet中添加CA注意力机制得到FasterNet‑CA，采用自适应空间ASFF结构，加强轻量化网络模型的上下层之间的信息交互，得到MOOD算法模型；采用数据集对MOOD算法模型进行训练、验证和测试，最终得到矿山架空乘人装置快速检测算法。本发明的MOOD算法模型的大小仅为47MB，参数量仅为23.3MB，mAP达到了96.6%，且检测速度FPS达到了121帧每秒，能够满足矿山架空乘人装置的检测精度和速度要求，可用于对未戴安全帽、违规携带等行为和乘车状态进行可靠检测。

本发明授权矿山架空乘人装置快速检测算法在权利要求书中公布了：1.矿山架空乘人装置快速检测算法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于YOLOv7的框架，重构网络得到轻量化网络模型：将原YOLOv7中的骨干网络Backbone改进为FasterNet，使用跨连接的GSCSP模块代替YOLOv7的Head检测头中的SPPCSPC模块，并利用PConv模块改进YOLOv7的Head检测头中的ELAN模块，重构网络以减少计算量和参数量，得到轻量化网络模型； 所述FasterNet是由Embedding、FasterNetBlock、Merging和Classifier组成的结构，且包括四个阶段，其中阶段一之前通过Embedding层处理，其他阶段之前使用Merging层处理，用于空间下采样和通道数拓展，每个阶段都由FasterNetBlock堆叠而成； 每个所述FasterNetBlock都由1个PConv和后续的两个PWConv1×1或Conv1×1构成，且三者构成了一个倒残差的架构，并放置了一个Shortcut连接以重用输入特征； 使用PConv模块重新设计ELAN结构从而得到ELAN-PConv模块，简称ELAN-P模块，所述ELAN-P模块是通过使用PConv模块代替ELAN模块中的3×3的普通卷积模块得到的； S2、在FasterNet中添加CA注意力机制得到FasterNet-CA，以加强特征提取，弥补轻量化网络模型造成特征提取信息丢失的问题； 所述FasterNet-CA是在FasterNet的第一层和第三层添加CA注意力机制得到的，且是在FasterNetBlock中的第二个Conv模块后插入CA注意力机制得到的； S3、采用自适应空间ASFF结构，加强轻量化网络模型的上下层之间的信息交互，得到MOOD算法模型； S4、在真实的矿山架空乘人装置生产环境采集图像，并制作数据集，再采用数据集对MOOD算法模型进行训练、验证和测试，最终得到矿山架空乘人装置快速检测算法。

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