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龙图腾网获悉吉林化工学院申请的专利一种基于深度学习的机械制造车间员工安全佩戴检测及人脸识别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：CN119479038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411583340.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于深度学习的机械制造车间员工安全佩戴检测及人脸识别方法是由孙洪亮;王行诚;陈硕;刘晓琳;韩子义设计研发完成，并于2024-11-07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机械制造车间员工安全佩戴检测及人脸识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的机械制造车间员工安全佩戴检测及人脸识别方法，包括：构建人脸样本集；根据人脸样本集进行关键点检测，得到模板坐标；获取实时图像，通过改进的YOLOv8n模型对实时图像进行检测及定位，得到识别定位结果，其中所述识别定位结果中包括人脸和个人防护装备的边界框和对应类型；基于识别定位结果，根据人脸的边界框对所述实时图像进行裁剪，得到人脸图像；根据所述模板坐标对所述人脸图像进行对齐处理；通过改进的FaceNet模型对所述对齐处理的人脸图像进行识别，得到人脸向量，根据所述人脸样本集对人脸向量进行判断，得到人员身份信息以实现个人防护装备和是否外来人员的检测。

本发明授权一种基于深度学习的机械制造车间员工安全佩戴检测及人脸识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的机械制造车间员工安全佩戴检测及人脸识别方法，其特征在于，包括： 构建人脸样本集；根据人脸样本集进行关键点检测，得到模板坐标； 构建图像目标检测模型和人脸识别模型，其中所述图像目标检测模型采用改进的YOLOv8n模型，所述人脸识别模型采用改进的FaceNet模型； 获取机械制造车间人员的实时图像，通过图像目标检测模型对实时图像进行检测及定位，得到识别定位结果，其中所述识别定位结果中包括人脸和穿戴个人防护装备的边界框和对应类型； 基于识别定位结果，根据人脸的边界框对所述实时图像进行裁剪，得到人脸图像；根据所述模板坐标对所述人脸图像进行对齐处理； 通过人脸识别模型对对齐处理后的人脸图像进行识别，得到人脸向量，根据所述人脸样本集对人脸向量进行判断，得到人员身份信息以实现个人防护装备和是否为外来人员的检测； 图像目标检测模型的构建过程包括： 在YOLOv8n模型的主干网络的输出端添加MCS模块； 引入DownSimper模块替代YOLOv8n中Neck部分的传统卷积； 采用Shape‑IoU损失函数作为YOLOv8n模型的损失函数，以构建得到图像目标检测模型； MCS模块将MEW多轴外部权重模块与CBAM注意力相结合，在主干网络的输出端处设置MCS模块，将经过MCS模块处理的特征作为最终的输出； 根据人脸样本集进行关键点检测的过程包括： 通过MTCNN模型对人脸样本集中的人脸样本进行关键点检测，得到模板坐标； 对所述人脸图像进行对齐处理的过程包括： 通过MTCNN对所述人脸图像进行检测，得到人脸和关键点坐标； 根据关键点坐标和模板坐标之间的差异，计算得到仿射变换矩阵； 根据所述仿射变换矩阵对所述人脸图像进行调整，得到对齐处理后的人脸图像； 根据人脸的边界框对所述实时图像进行裁剪之前包括： 对识别定位结果中个人防护装备的对应类别进行判断，若个人防护装备的对应类别与预设个人防护装备相符合，则对实时图像进行裁剪，否则进行提示警告； 对人脸向量进行判断的过程包括： 获取人脸样本集中人脸样本的样本人脸向量；对所述人脸向量和样本人脸向量之间进行余弦相似度计算，对余弦相似度计算结果进行阈值判断，若余弦相似度计算结果小于阈值，则得到人脸样本对应的员工信息作为人员身份信息，否则，人员身份信息为外来人员； 得到人员身份信息之后还包括： 若人员身份信息为外来人员，则进行警告及提醒，若人员身份为人脸样本对应的员工信息，则记录实时图像中识别的穿戴个人防护装备的对应类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林化工学院，其通讯地址为：132000 吉林省吉林市龙潭区承德街45号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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