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龙图腾网获悉湖南科技大学申请的专利基于深度神经网络的环水口区域报警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：CN116543535B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310552708.7，技术领域涉及：G08B21/18；该发明授权基于深度神经网络的环水口区域报警方法是由李俊杰;陈祖国;卢明;陈超洋;邹莹;李沛设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度神经网络的环水口区域报警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度神经网络的环水口区域报警方法，包括：以yolov7算法内原ELAN模块替换为swin‑transformer模块的新yolov7算法为基础，加入DeepSORT跟踪算法构建的目标检测模型。本发明通过将进行标签处理的螺旋出料管相关图片格式转换为coco数据集格式，以新yolov7算法为基础构建目标检测模型，对coco数据集进行训练获得权重文件，基于权重文件进行螺旋出料管相目标检测，得到检测结果。在目标检测模型加入DeepSORT跟踪算法，对环水口区域使用掩码操作覆盖掉除环水口以外区域，只检测环水口区域，对螺旋出料管进行目标跟踪，当目标出现在区域即进行报警。本发明引入了注意力机制以及区域入侵检测的思想，实现当螺旋管目标检测框碰到人为设定环水口区域进行报警的功能。

本发明授权基于深度神经网络的环水口区域报警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度神经网络的环水口区域报警方法，其特征在于，包括： 步骤S1，制作coco格式的螺旋出料管数据集并按照预设比例将螺旋出料管数据集划分为训练集和测试集；使用工业相机拍摄螺旋出料管区域以获取螺旋出料管的图像信息，并将获取的图像信息作为所述螺旋出料管数据集； 步骤S2，构建目标检测模型，并使用yolov7算法对目标检测模型进行改进，改进包括在检测头部中被引入注意力机制，替换原ELAN模块为swin‑transformer模块； 步骤S3，将所述yolov7算法设置为单个类型检测，并在设置完成后对目标检测模型进行训练以得到权重文件； 步骤S4，根据所述权重文件对所述螺旋出料管进行目标检测以得到目标检测结果； 步骤S5，引入与螺旋出料管相关的视频，在所述yolov7算法训练的基础上加入DeepSORT跟踪算法模块，并根据所述权重文件对引入的视频进行训练以完成针对所述权重文件的快速跟踪； 步骤S6，对环水口检测区域进行掩码操作以覆盖环水口以外的区域； 步骤S7，将所述螺旋出料管所处区域记为目标区域并对目标区域进行跟踪，当目标区域与环水口所处区域接触时，发出报警提醒。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南科技大学，其通讯地址为：411201 湖南省湘潭市雨湖区石码头2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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