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龙图腾网获悉三峡科技有限责任公司;三峡长电大数据科技(宜昌)有限公司;三峡高科信息技术有限责任公司申请的专利一种工地安全防护用品的多步骤小目标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：CN116977921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310773759.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种工地安全防护用品的多步骤小目标检测方法是由李峘;程平凡;王青林;邱生顺;周凤麒;韩梅霞;刘雪峰设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工地安全防护用品的多步骤小目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种工地安全防护用品的多步骤小目标检测方法，包括：获取工地工作人员穿戴安全防护用品的目标图像数据集；基于YOLOv7模型，对目标图像数据集进行第一目标检测，获得第一检测结果数据集，并对第一检测结果数据集进行置信度筛选和图片切片处理后，并入目标图像数据集，获得第一图像数据集；基于改进的YOLOv7模型，对第一图像数据集进行第二目标检测，获得第二检测结果数据集，并对第二检测结果数据集进行区域裁剪处理，以及利用非极大值抑制法进行连续筛选，获得目标检测结果。本发明利用YOLOv7模型和改进YOLOv7模型，进行多步骤小目标检测，提高了对较小的远距离目标的识别准确率，可降低错误预警的概率。

本发明授权一种工地安全防护用品的多步骤小目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种工地安全防护用品的多步骤小目标检测方法，其特征在于，包括： S1：获取工地工作人员穿戴安全防护用品的目标图像数据集； S2：基于YOLOv7模型，对目标图像数据集进行第一目标检测，获得第一检测结果数据集，并对第一检测结果数据集进行置信度筛选和图片切片处理后，并入目标图像数据集，获得第一图像数据集； S3：基于改进的YOLOv7模型，对第一图像数据集进行第二目标检测，获得第二检测结果数据集，并对第二检测结果数据集进行区域裁剪处理，以及利用非极大值抑制法进行连续筛选，获得目标检测结果； S3包括： S301：改进YOLOv7模型，获得改进的YOLOv7模型； S302：基于改进的YOLOv7模型，对第一图像数据集进行第二目标检测，获得第二检测结果数据集； S303：对第二检测结果数据集进行区域裁剪处理，以及利用非极大值抑制法进行连续筛选，获得目标检测结果； S302包括： S3021：对第一图像数据集进行随机划分，获得第一数据训练集； S3022：基于改进的YOLOv7模型，按照预设的训练周期和训练批次，对第一数据训练集进行训练，获得安全防护用品小目标检测模型； S3023：基于安全防护用品小目标检测模型，对第一筛选处理图像数据集进行第二目标检测，获得第二检测结果数据集； S3023中对第一筛选处理图像数据集进行第二目标检测包括： S3023-1：设置预测框的交并比阈值，采用非极大值抑制法筛选预测框，获得预测框筛选结果序列，将预测框筛选结果序列中排在预设第一序列值前的预测框作为第一目标预测框； S3023-2：裁剪获得第一筛选处理图像数据集中的第一筛选处理图像的对应区域，根据对应区域生成第一筛选处理区域图像；将第一筛选处理区域图像缩放到预设规格后，输入安全防护用品小目标检测模型，输出得到第二预测框，采用非极大值抑制法筛选第二预测框，获得第二预测框筛选结果序列，将第二预测框筛选结果序列中排在预设第二序列值前的预测框作为第二目标预测框； S3023-3：汇总第一目标预测框和第二目标预测框，生成目标预测框；采用非极大值抑制法筛选目标预测框，获得目标预测框筛选结果序列，根据预设的筛选条件获得目标检测结果。

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