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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心;胜利油田检测评价研究有限公司申请的专利一种基于深度学习的氧气瓶与乙炔瓶同车运输检测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：CN116030403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202111236890.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于深度学习的氧气瓶与乙炔瓶同车运输检测方法是由王美;王逸飞;薛娟;杨欣欣;王凯月;李慧颖;延伟;邹燕;高磊;刘佳;吕德东;黄珊设计研发完成，并于2021-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的氧气瓶与乙炔瓶同车运输检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于油气井目标检测、目标对比技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的氧气瓶与乙炔瓶同车运输检测方法。该种基于深度学习的氧气瓶与乙炔瓶同车运输检测方法可用于实现对氧气瓶和乙炔瓶同车运输这一违规事故的实时检测，不仅能够满足油田企业的管理要求，而且能够及时发现上述安全隐患并发出预警，避免意外的发生。该一种基于深度学习的未佩戴便携式气体报警仪检测方法构建YOLOv5网络模型结构、训练神经网络模型，比较乙炔瓶的检测目标结果与运输车的检测目标结果之间的坐标位置、氧气瓶的检测目标结果与运输车的检测目标结果之间的坐标位置；并基于交并比来判断乙炔瓶和氧气瓶是否在同一运输车上，计算乙炔瓶的检测目标结果与氧气瓶的检测目标结果之间的坐标距离等步骤。

本发明授权一种基于深度学习的氧气瓶与乙炔瓶同车运输检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的氧气瓶与乙炔瓶同车运输检测方法，其特征在于，包括有如下步骤： 步骤S1：获取用火作业现场的监控视频，采用分组抽帧的方法从用火作业现场的监控视频中获取含有乙炔瓶和氧气瓶的运输车的图像； 步骤S2：对步骤S1所得的含有乙炔瓶和氧气瓶的运输车的图像进行标注，并生成样本数据； 步骤S3：构建YOLOv5网络模型结构；利用步骤S2所得的样本数据对YOLOv5网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型； 步骤S4：获取作业现场实时的监控视频，并间隔获取连续的多帧待测现场图像作为一组待测组； 步骤S5：将待测现场图像输入至步骤S3所得的训练好的神经网络模型中，得到待测现场图像中乙炔瓶、氧气瓶、运输车的检测目标结果； 步骤S6：若待测现场图像中同时存在乙炔瓶的检测目标结果和氧气瓶的检测目标结果，进一步判断待测现场图像中是否存在运输车的检测目标结果； 若待测现场图像中存在运输车的检测目标结果，则分别计算乙炔瓶的检测目标结果与运输车的检测目标结果之间的交叠坐标集合、氧气瓶的检测目标结果与运输车的检测目标结果之间的交叠坐标集合；并计算乙炔瓶的检测目标结果与运输车的检测目标结果之间的交叠坐标集合以及氧气瓶的检测目标结果与运输车的检测目标结果之间的交叠坐标集合两者的交并比，从而判断乙炔瓶和氧气瓶是否在同一运输车上； 步骤S7：计算乙炔瓶的检测目标结果与氧气瓶的检测目标结果之间的坐标距离； 还包括有步骤S8：当乙炔瓶的检测目标结果与氧气瓶的检测目标结果之间的坐标距离小于预设值时，联动预警； 所述预设值满足：预设值=，其中n=运输车的长度氧气瓶的长度+乙炔瓶的长度。

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中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司技术检测中心;胜利油田检测评价研究有限公司，其通讯地址为：257000 山东省东营市东营区西二路480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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