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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军工程大学申请的专利一种基于位置匹配的单兵头盔佩戴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：CN114511623B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210068539.5，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于位置匹配的单兵头盔佩戴检测方法是由芮挺;刘凡;王东;殷勤;刘恂;庄芸;张丽萍;史建军;郑楠;杜子琰设计研发完成，并于2022-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于位置匹配的单兵头盔佩戴检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出的是一种基于位置匹配的单兵头盔佩戴检测方法，该方法包括如下步骤：收集单兵头盔样本并标注，建立数据集；构建基于注意力机制和随机权重平均的目标检测模型，实现对单兵头盔和人体样本的高效检测；根据单兵头盔与人体的检测框的位置信息进行匹配计算，判别人是否佩戴了单兵头盔；根据判别结果，对识别边框进行变色处理。本发明将随机权重平均理论与基于注意力机制的改进YOLOv5l结合，提出基于视觉注意力机制和随机权重平均的目标检测方法，在检测精度方面获得了再一次的提升，将此权重作为最终模型，用于人与单兵头盔的检测。

本发明授权一种基于位置匹配的单兵头盔佩戴检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于位置匹配的单兵头盔佩戴检测方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1，收集图片样本并标注，建立数据集； 步骤2，构建基于注意力机制和随机权重平均的目标检测模型；具体包括以下步骤： 步骤2-1、基于YOLOv5l网络模型，添加注意力机制SENet，构建基于注意力机制的改进YOLOv5l模型；具体过程如下： 以YOLOv5l作为基础，在网络结构中加入SENet，加入的具体位置为原网络颈部第一个CSP2_3组件之后，得到基于注意力机制的改进YOLOv5l模型； 所述改进YOLOv5l模型的网络结构归纳为输入端、骨干网络、颈处和输出；在输入端，YOLOv5同v4一样在输入端采用了Mosaic数据增强，并在YOLOv5的代码中嵌入自适应锚框计算；骨干网络最前端加入了Focus结构，剩余部分由CBL组件与CSP1_X组件交替三次后再依次连接一个CBL、一个SPP与一个引入Resunit的CSP2_X组件组成；颈处结构概括为FPN结合修改的PAN结构，并加入Att模块；输出端使用了GIOU_Loss做损失函数； 所述CBL组件由卷积层、批归一化、Leakyrelu激活函数组成；使用Resunit为借鉴ResNet网络中的残差结构；所述CSP1_X借鉴CSPNet网络，由一个CBL组件、X个残差块和两个卷积层拼接而成后，加上批归一化、Leaky_relu激活函数和一个CBL组件构成；所述CSP2_X则是由2*X+1个CBL组件和两个卷积层拼接后，再加批归一化、Leakyrelu激活函数和一个CBL组件构成；所述Focus由4个切片拼接后加上CBL组件构成；SPP对特征图采用最大池化进行多尺度融合；设张量相加操作为add；设张量拼接操作为Concat；设一个CSP2_3组件与SENet组成Att模块； 步骤2-2、对基于注意力机制的改进YOLOv5l模型进行多次训练迭代，模型准确度浮动在0.1％内； 步骤2-3、在基于注意力机制的改进YOLOv5l模型训练至模型精度稳定后，将学习率类型调整为循环余弦退火，额外训练若干个权重模型，对这些权重模型进行随机权重平均计算，得到最终稳定的基于注意力机制和随机权重平均的目标检测模型；具体工作过程如下： 在基于注意力机制的改进YOLOv5l模型训练至模型精度稳定后，将学习率类型调整为循环余弦退火，并将学习率参数设置为lrmax＝0.02，lrmin＝0.0002，额外训练24个epoch，得到额外的24个权重模型；所述循环余弦退火学习率是指以余弦函数为周期，在达到每个周期的最大值时学习率重新设置为最大值lrmax，然后学习率开始衰退，直至每个周期结束，此时学习率为最小值lrmin； 对额外得到的24个权重模型的前12个进行随机平均即随机权重是从m到n的权重wi取平均，对前12个权重进行随机权重平均计算，得到最终稳定的基于注意力机制和随机权重平均的目标检测模型； 步骤3，根据单兵头盔与人体的检测框的位置信息进行匹配计算，判别人是否佩戴了单兵头盔；具体包括以下步骤： 步骤3-1、基于注意力机制与随机权重平均的目标检测算法，对图片中的单兵头盔与人体进行检测； 步骤3-2、依据检测结果，首先判断目标检测模型是否识别出单兵头盔和人，若识别出人但未识别出单兵头盔，则记录未佩戴单兵头盔的人的数量并输出；若识别出单兵头盔但未识别出人，那么对当前状态不予理会；若同时识别出单兵头盔与人，则记录单兵头盔的位置和单兵头盔检测框面积S1以及人的位置和人检测框上13部分的面积S2，即头部所在的面积，然后计算二者重叠的阴影面积S3； 步骤3-3、在对所有单兵头盔和人检测框完成面积计算后，计算判定权重Weight＝S3S1，即重叠面积占整个单兵头盔的比重； 步骤3-4、将Weight与设置的阈值进行比较，当二者相等时，判定该位置的人佩戴了单兵头盔，反之则认为未戴；此外，如果出现人没有与之匹配的单兵头盔，则也认为该人没有正确佩戴单兵头盔； 步骤4，根据判别结果，对识别边框进行变色处理。

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