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龙图腾网获悉兰笺(苏州)科技有限公司申请的专利基于多传感器二值化深度学习的智能安全带状态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：CN121214356B 。

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：202511751058.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于多传感器二值化深度学习的智能安全带状态检测方法是由刘浩;邱枫;郝明;赵振刚;廖紫金设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器二值化深度学习的智能安全带状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于多传感器二值化深度学习的智能安全带状态检测方法，涉及工业安全设备技术领域，所述方法包括：将凸包顶点序列与特征向量进行特征融合，形成增强特征向量；将增强特征向量输入至预训练的二值化卷积神经网络进行前向推理，得到输出概率；基于所述输出概率与预设判定阈值的比较结果，对安全带使用状态进行分类判定，得到分类判定结果；基于分类判定结果为异常状态的结论，触发相应的报警操作。本发明通过多源数据融合与空间建模构建出信息全面的增强特征，并利用轻量化神经网络进行高效判定，最终实现了准确、快速且低功耗的安全带状态监测与报警。

本发明授权基于多传感器二值化深度学习的智能安全带状态检测方法在权利要求书中公布了：1.基于多传感器二值化深度学习的智能安全带状态检测方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤100，在安全带本体上部署由三轴加速度传感器和机械式滚珠开关传感器组成的嵌入式传感器阵列；通过嵌入式传感器阵列同步采集各监测点的三轴加速度数据与二值化开关信号，并进行数据融合，构成传感器序列； 步骤200，从传感器序列中获取三轴加速度数据，对三轴加速度数据进行滤波降噪处理，获得高质量的数据序列；基于高质量的数据序列，提取出每个传感器相对于重力方向的姿态标识；将重力方向的姿态标识进行二值化编码，得到特征向量； 步骤300，基于特征向量，结合预定义的安装位置信息，计算出每个传感器在三维空间中的近似空间坐标，以构建空间点云；以空间点云作为输入，通过极值点搜索与边界向量判断，计算最小凸形边界，即空间凸包；从空间凸包中，筛选出定义其几何形状的关键边界点，以构成凸包顶点序列； 步骤400，将凸包顶点序列与特征向量进行特征融合，形成增强特征向量； 步骤500，将增强特征向量输入至预训练的二值化卷积神经网络进行前向推理，得到输出概率；基于所述输出概率与预设判定阈值的比较结果，对安全带使用状态进行分类判定，得到分类判定结果；基于分类判定结果为异常状态的结论，触发相应的报警操作。

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兰笺(苏州)科技有限公司，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市工业园区金鸡湖大道88号人工智能产业园七期G4-1501单元；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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