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龙图腾网获悉广东技术师范大学申请的专利一种工装检测方法、系统和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：CN117315439B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311251930.X，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种工装检测方法、系统和存储介质是由黄业文;黄小燕;单纯;李冕杰;高沛涛设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工装检测方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种工装检测方法、系统和存储介质。该方法包括：获取数据集；预处理所述数据集，获得训练集和验证集；对所述训练集进行数据增强处理，获得处理后的训练集；使用处理后的训练集训练初始工装检测网络模型，获得训练后的工装检测网络模型；使用改进QFocalLoss损失函数优化训练后的工装检测网络模型参数，获得优化后的工装检测模型；对所述验证集进行数据增强处理，获得处理后的验证集，使用处理后的验证集验证优化后的工装检测模型，获得检测结果。本发明可以提高工装检测的鲁棒性和准确率。

本发明授权一种工装检测方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工装检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：获取数据集； 步骤S2：预处理所述数据集，获得训练集和验证集； 步骤S3：对所述训练集进行数据增强处理，获得处理后的训练集； 步骤S4：使用处理后的训练集训练初始工装检测网络模型，获得训练后的工装检测网络模型，所述的初始工装检测模型由改进的ECA机制和Yolov5s模型结合确定，改进的ECA机制在原始的卷积分支上添加一个卷积分支； 步骤S5：使用改进的QFocalLoss损失函数优化训练后的工装检测网络模型参数，获得优化后的工装检测模型，改进的QFocalLoss损失函数由下式确定： 其中，表示损失函数；表示计算改进后的焦点损失函数中的因子；表示计算焦点损失函数中的调节因子，由下式确定： 其中，表示焦点损失函数中的参数；表示真实标签； 步骤S6：对所述验证集进行数据增强处理，获得处理后的验证集，使用处理后的验证集验证优化后的工装检测模型，获得最终的工装检测模型； 步骤S7：将待检测的图像输入至最终的工装检测模型，获得检测结果。

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广东技术师范大学，其通讯地址为：510665 广东省广州市天河区中山大道西293号；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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