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龙图腾网获悉贵州新思维科技有限责任公司申请的专利基于深度学习的反光背心穿戴状态识别方法及系统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：CN119992602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510470212.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于深度学习的反光背心穿戴状态识别方法及系统是由刘方杰;杨再培;韦善乐;邓建平;刘小华设计研发完成，并于2025-04-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的反光背心穿戴状态识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的反光背心穿戴状态识别方法及系统，方法包括：获取目标场景的实时监控图像，从实时监控图像中提取与待检测人体对象对应的反光背心区域图像，并对反光背心区域图像进行多尺度特征提取，生成初始穿戴状态特征；基于预训练的穿戴状态识别模型，对初始穿戴状态特征进行区域分布解析，生成目标穿戴状态特征，然后，根据目标穿戴状态特征与预设穿戴状态阈值的匹配度，确定待检测人体对象的反光背心穿戴状态识别结果；其中，识别结果包括正常穿戴、未穿戴或部分遮挡状态。通过本发明，可以提升反光背心穿戴状态识别的准确率。

本发明授权基于深度学习的反光背心穿戴状态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的反光背心穿戴状态识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标场景的实时监控图像，所述实时监控图像中至少包含一个待检测人体对象； 从所述实时监控图像中提取与所述待检测人体对象对应的反光背心区域图像，并对所述反光背心区域图像进行多尺度特征提取，生成初始穿戴状态特征； 将所述初始穿戴状态特征划分为多个空间网格单元，并计算每个空间网格单元的特征向量与预设反光特征模板的相似度；根据所述相似度的分布情况，生成空间权重矩阵，所述空间权重矩阵用于标识所述反光背心区域图像中有效反光区域的分布概率；将所述空间权重矩阵与所述初始穿戴状态特征进行逐元素相乘，得到加权后的中间特征；对所述中间特征进行非极大值抑制处理，去除重叠率高于预设阈值的冗余特征区域，生成目标穿戴状态特征；其中，预训练的穿戴状态识别模型通过融合多模态训练数据得到，所述多模态训练数据包括不同光照条件下的反光背心样本图像； 根据所述目标穿戴状态特征与预设穿戴状态阈值的匹配度，确定所述待检测人体对象的反光背心穿戴状态识别结果；其中，所述识别结果包括正常穿戴、未穿戴或部分遮挡状态。

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