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龙图腾网获悉智洋创新科技股份有限公司申请的专利一种智慧工厂行为穿戴误告警过滤的后处理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：CN116503809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310507536.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种智慧工厂行为穿戴误告警过滤的后处理方法是由高军;刘治财;朱言庆;张悦;方亮设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智慧工厂行为穿戴误告警过滤的后处理方法在说明书摘要公布了：本发明属于视频监控识别的技术领域，提供了一种智慧工厂行为穿戴误告警过滤的后处理方法，包括构建员工行为穿戴的图像数据集；构建用于员工行为穿戴行为的检测网络模型，并将构建的图像数据集输入检测网络模型训练；采用训练后的检测网络模型对厂区内员工行为穿戴状态进行智能检测；对检测网络模型的检测结果进行分析，进行第一次过滤；若一个“人体”目标框对应多个“头部类”目标框时，进行二次过滤。本发明解决了现有技术中无法很好的避免由于光照阴影和人员聚集情况下对于员工未正确佩戴安全帽时出现误告警，导致安全生产告警准确率下降的问题。

本发明授权一种智慧工厂行为穿戴误告警过滤的后处理方法在权利要求书中公布了：1.一种智慧工厂行为穿戴误告警过滤的后处理方法，其特征在于，包括； S1、获取厂区历史监控图像，构建员工行为穿戴的图像数据集； S2、构建用于员工行为穿戴行为的cascade-rcnn检测网络模型，并将构建的图像数据集输入cascade-rcnn检测网络模型训练； S3、采用训练后的cascade-rcnn检测网络模型对厂区内员工行为穿戴状态进行智能检测；检测结果包括“人体”目标框及其目标信息、“头部类”目标框及其目标信息，所述“头部类”目标框包括“头”目标框和“头戴安全帽”目标框； 所述目标信息包括：目标框坐标值和类别置信度，所述目标框坐标值包括左上角点坐标值和右下角点坐标值，通过坐标框左上角点和右下角点进行过滤； S4、第一次过滤： 对cascade-rcnn检测网络模型的检测结果进行分析，进行第一次过滤，得到“人体”目标框和“头部类”目标框之间的交叉比率，并设置过滤阈值： 若交叉比率大于过滤阈值，则保留“人体”目标框对应的“头部类”目标框；若交叉比率小于等于过滤阈值时，则过滤“人体”目标框对应的“头部类”目标框； S5、第二次过滤： 当一个“人体”目标框对应多个“头部类”目标框时，进行第二次过滤； 遍历所有的“人体”目标框，计算“人体”目标框到对本“人体”目标框对应的多个“头部类”目标框的左线距离，以及，“人体”目标框到本“人体”目标框对应的多个“头部类”目标框的中线距离，计算左线距离和中线距离的均值并组成距离列表； 所述左线距离为“人体”目标框左上角点到“头部类”目标框左上角点的直线距离； 所述中线距离为“人体”目标框顶部中间点到“头部类”目标框顶部中间点的直线距离； S6、根据距离列表与类别置信度，判断是否推送穿戴不合规的告警： 获取“人体”目标框对应的所有“头部类”目标框的类别置信度列表； 情况一：若距离“人体”目标框最小的“头部类”目标框和类别置信度最高的“头部类”目标框是同一个，那么保留这个“头部类”目标框； 情况二：若距离“人体”目标框最小的“头部类”目标框和类别置信度最高的“头部类”目标框不是同一个，则计算距离“人体”目标框最小的“头部类”目标框与其他“头部类”目标框的类别置信度差值并取绝对值，预设差值阈值； 若类别置信度差值的绝对值小于差值阈值，那么保留距离“人体”目标框最小的“头部类”目标框；否则，保留类别置信度最大的“头部类”目标框； 若保留的“头部类”目标框中存在“头”目标框，则推送穿戴不合规的告警。

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