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龙图腾网恭喜应急管理部大数据中心申请的专利基于视觉大模型的煤矿井下目标检测方法及视频分析设备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：CN118411512B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202410539005.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于视觉大模型的煤矿井下目标检测方法及视频分析设备是由姬玉成;刘永强;房玉东;靳文波;王增铮;李阳设计研发完成，并于2024-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视觉大模型的煤矿井下目标检测方法及视频分析设备在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于视觉大模型的煤矿井下目标检测方法及视频分析设备，该方法包括：获取煤矿井下的视频图像，对视频图像进行图像增强，得到增强后的图像，并将增强后的图像以及标注文本作为训练集；基于树结构的贝叶斯优化方法进行超参数寻优，确定GroundingDINO模型中超参数的取值；基于训练集，对GroundingDINO模型进行微调，得到微调后的GroundingDINO模型；对微调后的GroundingDINO模型进行知识蒸馏，得到知识蒸馏后的GroundingDINO模型；将煤矿井下的待检测图像输入到知识蒸馏后的GroundingDINO模型，得到目标检测结果。本发明通过引入融合了文本与图像理解能力的GroundingDINO视觉大模型，只需调整具体目标检测的文本提示，即可实现多任务场景检测，具有很强的模型泛化能力。

本发明授权基于视觉大模型的煤矿井下目标检测方法及视频分析设备在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉大模型的煤矿井下目标检测方法，其特征在于，包括：获取煤矿井下的视频图像，对所述视频图像进行图像增强，得到增强后的图像，并将增强后的图像以及标注文本作为训练集；基于树结构的贝叶斯优化方法进行超参数寻优，确定GroundingDINO模型中超参数的取值；基于所述训练集，对GroundingDINO模型进行微调，得到微调后的GroundingDINO模型；对微调后的GroundingDINO模型进行知识蒸馏，得到知识蒸馏后的GroundingDINO模型；将所述煤矿井下的待检测图像输入到知识蒸馏后的GroundingDINO模型，得到目标检测结果；其中，所述对所述视频图像进行图像增强，得到增强后的图像，包括：获取所述视频图像的亮度，通过引导滤波处理，提取光照分量；采用二维伽马函数对所述光照分量进行处理，得到校正后的亮度分量；根据所述视频图像的色调和饱和度，结合校正后的亮度分量，重新合成图像；对合成后的图像进行CLAHE处理，得到增强后的图像；所述基于树结构的贝叶斯优化方法进行超参数寻优，确定GroundingDINO模型中超参数的取值，包括：定义目标函数及所述超参数的取值范围；选取所述取值范围内的当前超参数组合，为所述当前超参数组合设置第一高斯混合模型，为其它超参数组合设置第二高斯混合模型；分别对所述当前超参数组合的条件概率分布和边缘概率分布进行建模，通过贝叶斯公式计算后验概率分布；选择期望改进作为采集函数，根据所述第一高斯混合模型、所述第二高斯混合模型和所述后验概率分布，确定优化目标方程；基于所述后验概率分布，获取所述当前超参数组合的优化代数，若所述优化代数不满足预设要求，则将所述第一高斯混合模型和所述第二高斯混合模型比值最大时对应的超参数组合重新作为所述当前超参数组合，重复上述步骤，直到优化代数满足所述预设要求，获取所述超参数的取值；所述基于所述训练集，对GroundingDINO模型进行微调，得到微调后的GroundingDINO模型，包括：加载GroundingDINO模型的预训练权重参数；读取所述训练集中的训练数据，并输入GroundingDINO模型中，并对GroundingDINO模型进行前向运算；根据前向运算结果与真实值，计算损失值；若达到设定的评估步数，则进行模型评估，计算目标检测mAP评价指标，否则进行反向传播，更新GroundingDINO模型的网络参数；重复上述步骤，直至达到设定的训练指标或者最大轮次后，得到微调后的GroundingDINO模型，结束微调。

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