中国电信股份有限公司高建获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利安全帽检测方法、模型训练方法、系统、装置及存储介质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：CN116883941B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310840580.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权安全帽检测方法、模型训练方法、系统、装置及存储介质是由高建设计研发完成，并于2023-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本安全帽检测方法、模型训练方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种安全帽检测方法、模型训练方法、系统、装置及存储介质，属于人工智能技术领域。本申请将训练数据输入模型的骨干网络层进行特征提取后连接网络层进行特征整合得到第二图像特征，在连接网络层中对输入特征并行进行平均池化、高维卷积和全局平均池化操作后进行特征融合得到输出特征，从而能够关注图像中重要的局部信息和全局上下文信息，减少安全帽特征信息的丢失，学习全面训练数据中安全帽检测相关特征，再将第二图像特征输入模型的头部网络层进行特征预测得到预测检测框，并基于预测检测框和真实检测框反向更新安全帽检测模型。本申请训练得到安全帽检测模型鲁棒性高，对于模糊的监控画面也能准确检测安全帽佩戴情况。
本发明授权安全帽检测方法、模型训练方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种安全帽检测模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取训练数据，并初始化安全帽检测模型； 将所述训练数据输入所述安全帽检测模型的骨干网络层进行特征提取，得到第一图像特征； 将所述第一图像特征输入所述安全帽检测模型的连接网络层进行特征整合，得到第二图像特征，其中，所述连接网络层用于对第一图像特征并行进行平均池化、高维卷积和全局平均池化操作后进行特征融合得到第二图像特征； 将所述第二图像特征输入所述安全帽检测模型的头部网络层进行特征预测，得到预测检测框； 根据所述预测检测框与所述训练数据中的真实检测框确定预测损失； 根据所述预测损失更新所述安全帽检测模型的参数，得到训练好的安全帽检测模型； 所述连接网络层具体通过以下步骤进行特征融合： 将基于平均池化操作得到的第一张量和基于高维卷积操作后得到的第二张量相加，得到第四张量； 将所述第四张量和基于全局平均池化操作后得到的第三张量相乘，得到第二图像特征。
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