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龙图腾网获悉沈阳化工大学申请的专利一种基于yolov5工业区安全帽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：CN115937788B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310001087.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于yolov5工业区安全帽佩戴检测方法是由陈斌;王琳泉;刘浩然;韩旭彤;陈玉设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于yolov5工业区安全帽佩戴检测方法在说明书摘要公布了：一种基于yolov5工业区安全帽佩戴检测方法，涉及一种安全帽佩戴检测方法，本发明采用yolov5目标检测算法对厂区工人是否正确佩戴安全帽进行检测，得到实时的佩戴安全帽的情况，将数据传输到相应的控制模块，最终系统会根据工人佩戴安全帽的数据对未佩戴安全帽的工人进行提醒。采用目标检测技术相比传统时间序列模型具有高效性、精准性和实时性，能够使系统得到当前实际有效的佩戴安全帽数据，进而可以提高对安全帽佩戴检测的及时性，最终对未佩戴正确安全帽的工人进行适当提醒。

本发明授权一种基于yolov5工业区安全帽佩戴检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于yolov5工业区安全帽佩戴检测方法，其特征在于，所述方法构建安全帽模式识别的图像检测网络模型，安全帽模式识别模块对图像模型提取数据并根据实时状况进行分配交通模式，具体包括以下步骤： 1制作用于安全帽识别系统的目标检测的安全帽数据集； 2采用深度学习pytorch框架配置网络的环境，在该环境下完成yolov5的模型构建； 3在yolov5的原有模型框架中加入了ECA注意力机制来优化模型； 4将预处理完成的数据集作为网络的输入并进行训练，加载yolov5s预训练权重，采用CIOU作为损失函数； 5采用拍摄工人进入厂区佩戴安全帽的视频来对网络模型进行检测； 6安全帽模式识别模块对系统检测的安全帽状况进行整理，根据安全帽数据决策出适合的安全帽模式； 所述模型训练完成并进行测试，安全帽佩戴检测系统使用目标检测网络对工人佩戴安全帽情况进行提取，系统会将每个进入正确佩戴安全帽的工人进行记录，在一定的间隔时间内，记录正确佩戴安全帽和未正确佩戴安全帽的数据，并将数据传输到信息管理模块，用于对安全帽检测进行优化；安全帽模式识别模块会得到目标检测的安全帽数据，根据实时检测的人流量数据选择适合当前状况的模式。

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沈阳化工大学，其通讯地址为：110142 辽宁省沈阳市经济技术开发区11号街；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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