国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司湘西供电分公司;国家电网有限公司章娜获国家专利权
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龙图腾网获悉国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司湘西供电分公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于深度学习的施工现场围栏区域定位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：CN115100278B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210634974.X，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于深度学习的施工现场围栏区域定位方法及系统是由章娜;侯丽娟;彭英;贾明;杨明玲;蒋振宇;罗坤设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的施工现场围栏区域定位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施工现场围栏区域定位方法及系统，所述方法包括步骤：1根据围栏颜色特征提取施工现场图片中红色围栏，然后转化为二值化图像对ENet网络进行训练，得到训练好的ENet网络模型；2利用训练好的ENet网络模型对施工现场图片中的围栏进行分割，得到围栏中的红色围栏；3根据分割得到的红色围栏，对红色围栏像素进行矩形填充和多边形膨胀，生成覆盖全部围栏的面区域，同时将施工现场图片中与面区域位置对应的位置进行标识，实现施工现场围栏区域定位。本发明能够快速并准确的分割出施工现场围栏所在的位置，具备低成本、高准确性以及计算复杂度低等优点。
本发明授权一种基于深度学习的施工现场围栏区域定位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施工现场围栏区域定位方法，所述围栏中包含有红色围栏，其特征在于，包括步骤： 1）根据围栏颜色特征提取施工现场图片中红色围栏，然后将提取的红色围栏转化为二值化图像作为ENet网络训练集对ENet网络进行训练，得到训练好的ENet网络模型； 2）利用训练好的ENet网络模型对施工现场图片中的围栏进行分割，得到围栏中的红色围栏； 3）根据分割得到的红色围栏，对红色围栏像素进行矩形填充和多边形膨胀，生成覆盖全部围栏的面区域，同时将施工现场图片中与面区域位置对应的位置进行标识，实现施工现场围栏区域定位； 在步骤3）中，设置指定大小的矩形核将围栏中的红色围栏分成若干个矩形结构元素，再对矩形结构元素进行闭运算来填充凹角； 步骤3）中，在进行多边形膨胀后，对多边形膨胀之后存在前景像素的列进行遍历，使这一列最顶端像素点和最低端像素点中间的全部像素为255，生成覆盖全部围栏的面区域。
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