上海建工集团股份有限公司;上海电科智能系统股份有限公司王美华获国家专利权
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龙图腾网获悉上海建工集团股份有限公司;上海电科智能系统股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的挖机工作状态识别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：CN115565124B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211012493.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于深度学习的挖机工作状态识别方法是由王美华;李增辉;郭晓平设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的挖机工作状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的挖机工作状态识别方法，包括：S1.采集俯视视角工地挖机图像；S2.建立目标检测网络，训练所述目标检测网络；S3.识别每一帧图像中挖机机身Body和机臂Hand，返回挖机机身Body和机臂Hand的边界框参数；S4.计算每一帧图像挖机机身Body和机臂Hand区域边界框中心点旋转角的正切值；S5.计算相邻帧间旋转角正切值的差的绝对值，并与阈值进行比较从而识别挖机的工作状态。通过该方法能够监控工地挖机的工作状态，提升工地安全能级和管理效率，加强工地的智慧化管理。挖机工作时旋转角正切值的变化明显，易于判断挖机的工作状态，提高工作状态识别的准确率，降低误报率。
本发明授权一种基于深度学习的挖机工作状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的挖机工作状态识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集俯视视角工地挖机图像； S2.建立目标检测网络，并根据标注好的挖机机身Body和机臂Hand目标区域边界框的挖机图像训练所述目标检测网络，直到训练参数满足要求； S3.将拍摄的工地挖机待测视频输入步骤S2中训练好的目标检测网络，识别每一帧图像中挖机机身Body和机臂Hand，返回挖机机身Body和机臂Hand的边界框参数； S4.根据步骤S3得到的所述目标区域的边界框参数，计算每一帧图像挖机机身Body和机臂Hand区域边界框中心点旋转角的正切值； S5.根据步骤S4中得到的每一帧图像的旋转角正切值，计算相邻帧间旋转角正切值的差的绝对值，并与阈值进行比较从而识别挖机的工作状态。
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