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龙图腾网获悉上海电科智能系统股份有限公司申请的专利基于深度学习的工地动火行为检测判断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：CN116206253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211674265.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于深度学习的工地动火行为检测判断方法及系统是由徐新;郭晓平;俞恩荣设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的工地动火行为检测判断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的工地动火行为检测判断方法，其特征在于，包括以下步骤：获得训练数据集以及与测试集；构建并训练目标检测网络：获得实时图像数据后，利用训练后的目标检测网络一与目标检测网络二分别对实时图像数据中的常规大小的目标以及小目标进行检测。本发明的另一个技术方案是提供了一种基于深度学习的工地动火行为检测判断系统，其特征在于，包括动火人员人脸验证模块以及动火检测模块。本发明适用于检测不同尺寸大小的目标，重点提升了小目标的检测率对检测到的异常事件进行高准确度识别并报警警告提示，且满足24小时不间断实时警情监测，是一个端到端检测的系统。

本发明授权基于深度学习的工地动火行为检测判断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工地动火行为检测判断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、从工地作业真实作业区域采集各类动火真实场景的图像数据，对每幅图像进行矩形框标注，标注出常规大小的目标以及小目标，其中，常规大小的目标包括焊接火花、切割火花、明火、安全帽、安全服、人、氧气瓶、乙炔瓶、灭火器，小目标为香烟； 步骤2、对步骤1标注完毕的所有图像数据进行数据预处理后，获得训练数据集以及与测试集； 步骤3、构建并训练目标检测网络： 步骤301、使用跨层融合骨干网络CSPDarknet以及路径聚合网络PANet分别搭建两个目标检测网络：其中一个目标检测网络用于检测常规大小的目标，定义为目标检测网络一；另外一个目标检测网络用于检测小目标，即用于检测是否有人员在工地吸烟，定义为目标检测网络二； 步骤302、采用最优传输分配策略OTA作为正负样本分配策略，将步骤2获得的训练数据集输入到目标检测网络一以及目标检测网络二中，使用随机梯度下降法训练目标检测网络一以及目标检测网络二； 训练时，目标检测网络一以及目标检测网络二的损失函数如下式所示： 式中，Lcls为分类损失、Lreg为定位损失、Lobj为目标置信度、λ为定位损失的平衡系数、Npos为被分为正样本的锚点； 步骤303、利用测试集对训练后的目标检测网络一以及目标检测网络二进行测试，若满足要求，则完成目标检测网络一以及目标检测网络二的训练，若不满足要求，则返回步骤302重新对目标检测网络一以及目标检测网络二进行训练； 步骤4、获得实时图像数据后，利用训练后的目标检测网络一与目标检测网络二分别对实时图像数据中的常规大小的目标以及小目标进行检测，其中： 对于常规大小的目标的检测包括以下步骤： 将实时图像的分辨率降低至设定大小后输入目标检测网络一进行检测，获得常规大小的目标的检测结果； 对于小目标的检测包括以下步骤： 步骤401、将实时图像的分辨率降低至设定大小后输入目标检测网络一进行检测，提取目标检测网络一中经过非极大值抑制后的人员类别的预测框； 步骤402、将预测框映射到原始实时图像的分辨率大小； 步骤403、将经过步骤402处理的图像输入目标检测网络二，由目标检测网络二检测是否有小目标。

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