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龙图腾网获悉安徽祯欣互联科技有限公司申请的专利基于YOLOv11的空顶区域人员和作业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：CN121190740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511332482.5，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于YOLOv11的空顶区域人员和作业目标检测方法是由陈磊;项本杰;李晓洁;刘伟;李霞;薛金山;赵展;王卫;李志远设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于YOLOv11的空顶区域人员和作业目标检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于YOLOv11的空顶区域人员和作业目标检测方法，首先构建空顶区域图像数据集，其中的每组空顶区域图像均包括有红外图像和可见光图像；然后构建以YOLOv11模型为基准网络的空顶区域目标检测模型，包括有两个主干网络、三个MAAF‑Net模块、颈部网络和头部网络，再采用空顶区域图像数据集对空顶区域目标检测模型进行迭代训练，最后利用训练好的空顶区域目标检测模型进行空顶区域人员和作业行为的检测，获得检测结果。本发明具备多模态特征对齐与融合能力，能够在遮挡、弱光、复杂背景等条件下稳定检测人员和作业目标，并结合空顶区域语义进行空间关系判断，从而实现对人员进入危险区域的自动识别。

本发明授权基于YOLOv11的空顶区域人员和作业目标检测方法在权利要求书中公布了：1.基于YOLOv11的空顶区域人员和作业目标检测方法，其特征在于：具体包括有以下步骤： 1、采集多组空顶区域图像并进行图像预处理，构建得到空顶区域图像数据集，每组空顶区域图像均包括有红外图像和可见光图像； 2、构建空顶区域目标检测模型，空顶区域目标检测模型以YOLOv11模型为基准网络，空顶区域目标检测模型包括有两个主干网络、三个MAAF-Net模块、颈部网络和头部网络；两个主干网络的网络架构一致，分别对红外图像和可见光图像进行特征提取，两个主干网络输出的三个的特征图采用MAAF-Net模块进行特征融合，得到三个不同尺度的融合特征图，三个多尺度融合特征图输入到颈部网络中，基于BiFPN模块进行特征融合，然后颈部网络输出的三个特征图输入到头部网络中进行检测，输出最终的检测结果； 所述的MAAF-Net模块的处理过程，具体包括有以下步骤： S21、首先对输入的红外图像特征和输入的可见光图像特征进行全局平均池化操作，提取出全局语义层面的响应强度，全局平均池化后的红外图像特征和可见光图像特征，分别通过1×1卷积进行降维处理，降维处理后的红外图像特征和可见光图像特征通过逐元素相加，经Sigmoid激活函数激活后，得到模态注意力权重系数； S22、全局平均池化后的红外图像特征和可见光图像特征进行拼接操作，拼接后的模态特征输入至通道注意力子网络，首先进行全局池化操作，以获取通道级别的响应统计信息，随后通过卷积操作，提取通道依赖关系，然后通过Sigmoid激活函数激活后，获得通道注意力权重，最后采用通道注意力权重对拼接后的模态特征进行点乘操作，得到通道加权后的特征图； S23、通道加权后的特征图通过1×1卷积进行压缩整合，然后与模态注意力权重系数进行点乘操作，点乘操作后得到的融合结果再经Sigmoid激活函数激活，最终输出融合特征图； 3、构建复合损失函数、并采用空顶区域图像数据集对空顶区域目标检测模型进行迭代训练，获得训练好的空顶区域目标检测模型，利用训练好的空顶区域目标检测模型进行空顶区域人员和作业行为的检测，获得检测结果。

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