发明专利已授权

基于YOLOv8网络模型的粗粒土破碎颗粒追踪方法

📄 申请号：CN202410559836.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2024-05-08

公开号

CN118537366B

公开日

2025-04-15

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_246

IPC 分类号

G06T7_246 , G06T7_11 , G06V10_764 , G06T5_70 , G06T5_30 , G06T5_20 , G06V10_25 , G06V10_762 , G06T5_50 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

目标检测目标检测深度学习计算机视觉

应用场景

岩土工程, 土工试验, 颗粒破碎分析, 土木工程检测, 科研实验

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摘要

本发明涉及一种基于YOLOv8网络模型的粗粒土破碎颗粒追踪方法，包括S1.制作为初始数据集；S2.扩充数据集；S3.对数据增强后数据集的图像进行图像处理；S4.进行训练，完成分割模型；S5.进行实验图片实例分割；S6.使用SURF对实验图片的特征点进行提取；S7.将S5中实例分割区域与S6中SURF提取的特征点进行对应，并对特征点进行匹配，获得特征点匹配的追踪结果；S8.进行多目标追踪，获得基于YOLOv8得到的追踪结果；S9.比对S7的追踪结果和S8的追踪结果，输出追踪结果。该方法在粗粒土破碎试验中实现破碎颗粒的高精度追踪。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种抑制离心泵叶轮入口回流涡的机构

当前第 / 件

一种基于RFPC概念设计框架的设计图谱构建方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_246)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：14 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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