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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种电网施工现场工作人员身份检测方法、系统、设备及介质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：CN120356243B 。

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：202510828717.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种电网施工现场工作人员身份检测方法、系统、设备及介质是由孟令雯;班国邦;钟晶亮;余思伍;罗莎莎;马金通;张俊玮;郭思琪;席光辉;刘建刚;吴昊;张帮明;王维耀;高薇;罗掸设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电网施工现场工作人员身份检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种电网施工现场工作人员身份检测方法、系统、设备及介质，方法包括：获取目标电力施工现场第一数据，并对第一数据进行第一预处理，得到第二数据；建立第一身份检测算法，将第二数据作为第一身份检测算法的训练集以及验证集；根据验证完成后的第一身份检测算法进行目标电网施工现场工作人员身份检测。本发明建立了泛化性强，准确率高且自动化的施工现场工作人员身份检测网络，可以高效识别施工现场工作人员身份。本发明所设计的网络在训练完成后可以部署在各条输电线路沿线的施工现场或变电站，实现对施工现场工作人员身份的实时观测。

本发明授权一种电网施工现场工作人员身份检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电网施工现场工作人员身份检测方法，其特征在于，包括： 获取目标电力施工现场第一数据，并对所述第一数据进行第一预处理，得到第二数据； 第一数据为目标电力施工现场上包含作业人员的图像； 所述第一预处理包括数据筛选、数据批注、数据增强以及数据划分； 建立第一身份检测算法，将所述第二数据作为所述第一身份检测算法的训练集以及验证集； 所述第一身份检测算法包括身份检测网络，所述身份检测网络包括第一信息感知模块、第二双分支身份检测头模块以及第三空间金字塔池化模块； 其中，第一信息感知模块为超分辨率信息感知模块SRIC，整体结构为： 对输入的工作人员身份特征图，即第二数据使用1×1卷积核的Conv层进行通道数的压缩，以调整输入的空间维度，得到第一信息感知特征图；随后，将经一个目标感知混合器CAMixer，CAMixer通过融合卷积和自注意力机制，将中的简单计算信息分配给卷积，将复杂计算信息分配给自注意力机制；将CAMixer输出的特征图依次输入一个BN层和ReLU层，得到第二信息感知特征图； 将在通道维度上进行分割，分别得到第三信息感知特征图和第四信息感知特征图，和的输入通道数均为的一半； 将输入到一个目标感知混合器CAMixer中，随后再依次输入BN层和ReLU层，得到第五信息感知特征图； 将输入至一个ELA注意力机制模块，在ELA模块中，首先对分别进行水平和垂直上的自适应池化，得到和，将和分别输入一维卷积增强特征图水平和垂直方向上的位置信息；随后，分别输入组归一化和sigmoid激活函数进行运算，得到垂直方向上增强位置信息后的特征图和水平方向上增强位置信息后的特征图； ； ； ； ； 其中，为进行水平方向自适应池化后得到的特征图，为进行垂直方向自适应池化后得到的特征图，表示高度，表示宽度，和表示一维卷积，表示组归一化，表示sigmoid函数； 将、和相乘，得到第六信息感知特征图； ； 将进行3×3卷积进行特征提取，得到第七信息感知特征图； 将特征、和在通道维度上进行拼接，得到第八信息感知特征图，的通道数为、和通道数之和； 将特征图进行3×3卷积，随后再依次输入BN层和ReLU层，得到第九信息感知特征图； 所述第二双分支身份检测头模块包括第一分支以及第二分支，所述第一分支用于计算目标人员的位置回归，所述第二分支用于计算目标人员的身份分类； 对输入第二双分支身份检测头模块的工作人员身份特征图进行通道数的压缩，得到第一双分支检测特征图； 所述第一分支用于将第一双分支检测特征图输入可变形卷积层，再输入激活函数层，得到第二双分支检测特征图；将第二双分支检测特征图输入到可变形卷积层，再输入到归一化层，得到第三双分支检测特征图，将第三双分支检测特征图输入进行目标回归的卷积，得到第四双分支检测特征图； 所述第二分支用于将第一双分支检测特征图输入可变形卷积层，再输入激活函数层，得到第五双分支检测特征图，将第五双分支检测特征图输入到的可变形卷积层，随后再输入到归一化层，得到第六双分支检测特征图，将第六双分支检测特征图输入进行目标分类的卷积，输出第七双分支检测特征图； 根据验证完成后的第一身份检测算法进行目标电网施工现场工作人员身份检测。

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