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龙图腾网获悉湖南华菱湘潭钢铁有限公司;北京中泰创安科技有限公司申请的专利一种自适应标签分配的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：CN115601615B 。

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：202211332989.7，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种自适应标签分配的目标检测方法是由佘宏彦;梁理;安长智;吴赟;曾敏;唐秋良;廖艳;赵腾腾设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应标签分配的目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明针对智慧工地实际应用中的复杂场景，提供一种自适应标签分配的安全帽检测方法。该发明提出了一种辅助修正机制，将辅助网络放置在主干网络中，以此补充场景细节信息；同时设计了特征引导模块，通过注意力机制过滤浅层的冗余信息，并借助去除的冗余信息进一步强化深层的特征表示，使得特征的表示更加综合全面，进而能够充分地应对不同尺寸的目标。此外，本发明利用动态的权重自适应地确定正负样本，从标签分类的角度改善复杂工地场景下的安全帽检测精度。

本发明授权一种自适应标签分配的目标检测方法在权利要求书中公布了：1.一种自适应标签分配的安全帽检测方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：构建佩戴安全帽和未佩戴安全帽的图像数据集，对数据集进行预处理，并将数据集分为训练集和验证集； 步骤2：构建基于DLANet网络的安全帽检测模型，并加入辅助修正机制和特征引导模块，对安全帽检测模型进行改进；所述安全帽检测模型由3个模块构成：第一个模块为基础网络模块，使用去除了分类层的DLANet网络，通过基础网络模型对训练图像进行特征提取，通过网络中的卷积核与输入图片卷积，提取出有效特征；第二个模块为辅助修正机制，该模块的基础网络是VGG16，辅助修正机制用于融合辅助网络提取的信息与主干网络提取的信息，在辅助网络特征补充到主干网络后，通过不同膨胀率及尺度下的卷积来学习复杂场景下大范围的感受野，进而修正融合后的信息，改善主干网络的特征表示；第三个模块为特征引导模块，该模块采用互相反馈学习，通过注意力机制对深层特征的作用结果引导浅层过滤掉冗余信息，保留更多的细节内容来改善小目标的预测，并且借助过滤后的冗余信息反馈到深层特征中补充更多的语义信息来预测中大目标； 步骤3：将训练数据集输入改进后的安全帽检测模型进行训练，将验证数据集输入每次迭代生成的安全帽检测模型进行验证，从得到的所有安全帽检测模型中选择验证精度最高的模型作为最优安全帽检测模型； 步骤4：保存最优安全帽检测模型，将所需检测图像输入模型中，输出所述检测图像的目标检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南华菱湘潭钢铁有限公司;北京中泰创安科技有限公司，其通讯地址为：411101 湖南省湘潭市岳塘区钢城路；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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