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龙图腾网获悉蓝普金睛(北京)科技有限公司申请的专利基于巡检机器人的焦化炉开闭器阀门的识别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：CN115272190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202210751869.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于巡检机器人的焦化炉开闭器阀门的识别检测方法是由樊帆;周台典设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于巡检机器人的焦化炉开闭器阀门的识别检测方法在说明书摘要公布了：一种基于巡检机器人的焦化炉开闭器阀门的识别检测方法，具体步骤为：步骤一：在开闭器阀门上增加便于图像识别的辅助图像标识；步骤二：采集图像数据，进行模型训练，建立焦化炉开闭器阀门数据集；步骤三：通过巡检机器人采集开闭器阀门图像数据，判断状态是否正常，是则继续下一个开闭器阀门图像检查，否则将异常数据发送控制中心。本发明首先通过对开闭器阀门添加两类辅助标识，按照检测需求对应安装在开关盖和伸缩杆上，便于检测识别算法实现。然后通过轨道巡检机器人进行巡检拍摄，将拍摄的数据，传输至检测识别模块。检测识别算法是在yolov3的基础上，进行优化改进，更换backbone网络为MobileNetV2减少网络深度，提升速度。

本发明授权基于巡检机器人的焦化炉开闭器阀门的识别检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于巡检机器人的焦化炉开闭器阀门的识别检测方法，其特征在于，具体步骤为： 步骤一：在开闭器阀门上增加便于图像识别的辅助图像标识； 步骤二：采集图像数据，进行模型训练，建立焦化炉开闭器阀门数据集； 2.1、设定巡检机器人参数，用于采集每个开闭器阀门图像数据； 2.2、启动机器人，开始巡检进行数据采集； 2.3、数据预处理，利用图像数据增强库对数据进行翻转、旋转、缩放、裁剪、平移、添加噪声将采集的数据进行数据增强，以提高模型的泛化能力和鲁棒性； 2.4、数据标注，利用图形图像注释工具对辅助图像标识进行分别标注，最终生成每张图片的xml文件； 2.5、神经网络框架编译，下载darknet网络，在主目录下，修改配置文件Makefile，将GPU、CUDNN、OPENCV的值修改为1保存后，执行指令make，进行编译； 2.6、将数据存放到神经网络框架中，darknet目录下创建MyData文件夹，并在MyData下创建三个文件夹Annotation、JPEGImage、ImageSet，其中Annotation存放之前标注后的图像对应的xml文件，JPEGImage内存放标注前的图像，在ImageSet文件夹内再创建一个main文件，存放训练集、验证集、测试集和训练验证集的图片名字的txt文件：train.txt,val.txt,test.txt和trainval.txt，所有标注的数据，随机打乱顺序存入，其中train和trainval划分比例为9:1，trainval中包括test和val，比例为9:1； 2.7、对文件格式进行转换； 2.8、对主干网络进行轻量化级优化，采用MobileNetv2基础网络； 2.9、检测尺度网络调整； 2.10、激活函数调整，原始MobileNetV2网络中的开始和末尾部分的ReLU6激活函数修改为h-swish； 2.11、BN层与CONV层合并，故模型中将部分网络层的BN层的参数合并到卷积层中，以提升模型运算速度； 2.12、框回归损失的调整，为提高精度，框回归损失函数进行优化调整，采用DIOU，将原始框回归损失函数调整为： 其中分别代表预测框和真实框的中心点，且代表的是计算两个中心点的欧式距离，代表的是能够同时包含预测框和真实框的最小包区域的对角线距离； 2.13、开始训练； 步骤三：通过巡检机器人采集开闭器阀门图像数据，判断状态是否正常，是则继续下一个开闭器阀门图像检查，否则将异常数据发送控制中心； 3.1、加载已训练完成的权值文件； 3.2、图像加载检测，将轨道巡检机器人拍摄的开闭器阀门图像，输入到模型网络中，模型即可输出对应的检测信息，输出信息内容包括，single和double类别的置信度，检测框的中心点坐标和框的宽高，以及检测框的置信度； 3.3、开关状态判别，根据输出的检测框，即辅助标签的位置，中心位置y坐标信息，来判定当前开闭器阀门的状态，当single标签的中心位置y坐标大于阈值时，则说明开关盖为开启状态，反之则说明开关盖为关闭状态；当double标签的中心位置y坐标大于阈值，则说明伸缩杆为被链条提起状态，反之则说明伸缩杆下沉状态； 3.4、系统状态判别，根据一组开闭器阀门正常情况下，必须保持一侧为开启状态，另一侧为关闭状态的要求，判断对应的开关状态是否正常。

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