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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江工業(yè)大學(xué)申請的專利基于YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型的粗粒土破碎顆粒追蹤方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN118537366B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202410559836.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/246；該發(fā)明授權(quán)基于YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型的粗粒土破碎顆粒追蹤方法是由孫宏磊;何自立;周俊達(dá);蔡袁強(qiáng);徐彬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-05-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型的粗粒土破碎顆粒追蹤方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型的粗粒土破碎顆粒追蹤方法，包括S1.制作為初始數(shù)據(jù)集；S2.擴(kuò)充數(shù)據(jù)集；S3.對數(shù)據(jù)增強(qiáng)后數(shù)據(jù)集的圖像進(jìn)行圖像處理；S4.進(jìn)行訓(xùn)練，完成分割模型；S5.進(jìn)行實(shí)驗(yàn)圖片實(shí)例分割；S6.使用SURF對實(shí)驗(yàn)圖片的特征點(diǎn)進(jìn)行提??；S7.將S5中實(shí)例分割區(qū)域與S6中SURF提取的特征點(diǎn)進(jìn)行對應(yīng)，并對特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲得特征點(diǎn)匹配的追蹤結(jié)果；S8.進(jìn)行多目標(biāo)追蹤，獲得基于YOLOv8得到的追蹤結(jié)果；S9.比對S7的追蹤結(jié)果和S8的追蹤結(jié)果，輸出追蹤結(jié)果。該方法在粗粒土破碎試驗(yàn)中實(shí)現(xiàn)破碎顆粒的高精度追蹤。

本發(fā)明授權(quán)基于YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型的粗粒土破碎顆粒追蹤方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于YOLOv8網(wǎng)絡(luò)模型的粗粒土破碎顆粒追蹤方法，其特征是：步驟如下，S1.拍攝獲取粗粒土破碎顆粒原始數(shù)據(jù)集，進(jìn)行標(biāo)記處理，制作為初始數(shù)據(jù)集；S2.對初始數(shù)據(jù)集中的圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，擴(kuò)充數(shù)據(jù)集；S3.對數(shù)據(jù)增強(qiáng)后數(shù)據(jù)集的圖像進(jìn)行圖像處理；S4.圖像處理后的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)為YOLOv8輸入標(biāo)記格式，并進(jìn)行訓(xùn)練，完成分割模型；S5.將實(shí)驗(yàn)圖片輸入訓(xùn)練完成的分割模型中，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)圖片實(shí)例分割；S6.使用SURF對實(shí)驗(yàn)圖片的特征點(diǎn)進(jìn)行提??；S7.將S5中實(shí)例分割區(qū)域與S6中SURF提取的特征點(diǎn)進(jìn)行對應(yīng)，并對特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，獲得特征點(diǎn)匹配的追蹤結(jié)果，將S5中實(shí)驗(yàn)圖片的實(shí)例分割結(jié)果作為特征點(diǎn)的簇，在同一個(gè)分割區(qū)域內(nèi)的特征點(diǎn)屬于同一簇，對識別出的特征點(diǎn)進(jìn)行分類標(biāo)記，同一簇內(nèi)的標(biāo)記編號相同，再與S6中SURF提取的特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，在匹配完成后把上一幀的標(biāo)記傳至這一幀，若上一幀一個(gè)簇內(nèi)的特征點(diǎn)匹配到這一幀多個(gè)不同簇內(nèi)的特征點(diǎn)，則判別為此粗粒土顆粒發(fā)生破碎，并且對其破碎情況進(jìn)行分析；S8.將粗粒土破碎實(shí)驗(yàn)視頻輸入至YOLOv8的MOT算法中，進(jìn)行多目標(biāo)追蹤，獲得基于YOLOv8得到的追蹤結(jié)果；S9.比對S7的追蹤結(jié)果和S8的追蹤結(jié)果，刪除劣質(zhì)追蹤軌跡，保留軌跡相同的匹配對，輸出追蹤結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：310000 浙江省杭州市西湖區(qū)留和路288號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。