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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种针对远距离高俯角下的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：CN118397549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202410561349.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种针对远距离高俯角下的安全帽佩戴检测方法是由叶芸;刘宽煌;林坚普;邱英沂;陈培辉设计研发完成，并于2024-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对远距离高俯角下的安全帽佩戴检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种针对远距离高俯角下的安全帽佩戴检测方法。该方法包括：构建实际工地的远距离高俯角下的安全帽数据集；构建改进的CenterNet安全帽佩戴检测网络模型；利用训练总集进行改进模型的训练；评估改进模型；用实际视频流测试改进模型；改进模型是以CenterNet网络为核心进行模型改进，在CenterNet主干网络中N2、N3和N4层后引入CS模块，STIEM模块替换CenterNet主干网络中的N1层，上采样网络中引入FFM模块，上采样网络和预测网络之间插入MDCM模块，及修改训练时损失函数。该方法针对现有的不足，提高模型在远距离高俯角下的安全帽佩戴检测精度。

本发明授权一种针对远距离高俯角下的安全帽佩戴检测方法在权利要求书中公布了：1.一种针对远距离高俯角下的安全帽佩戴检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、构建实际工地的远距离高俯角下的安全帽数据集，并预处理； 步骤S2、构建改进的CenterNet安全帽佩戴检测网络模型； 步骤S3、将步骤S1得到的预处理过的安全帽数据集中训练总集作为真实结果输入步骤S2中构建的改进的CenterNet安全帽佩戴检测网络模型，依次通过改进的CenterNet安全帽佩戴检测网络模型中主干网络、上采样网络和预测网络，前向传播获得安全帽佩戴图像的预测结果，通过改进的CenterNet安全帽佩戴检测网络模型中修改后的损失函数计算预测结果和实际结果之间的损失值，并通过反向传播算法不断优化改进的CenterNet安全帽佩戴检测网络模型的参数； 步骤S4、用步骤S1得到的预处理过的安全帽数据集中测试集进行改进的CenterNet安全帽佩戴检测网络模型指标评估，采用准确率、召回率和平均精度进行效果评价； 步骤S5、利用步骤S4中平均精度最佳的改进的CenterNet安全帽佩戴检测网络模型，用处于制高点位置的云台摄像头的视频数据流作为改进的CenterNet安全帽佩戴检测网络模型输入进行远距离高俯角下的安全帽佩戴检测并生成安全帽佩戴与否的检测框，若佩戴安全帽的头部的检测框标记hat，未佩戴安全帽的头部的检测框标记为person； 步骤S2中，所述改进的CenterNet安全帽佩戴检测网络模型是以CenterNet网络结构为核心加以改进所得，改进的CenterNet安全帽佩戴检测网络模型是在ResNet-50主干网络中的N2、N3和N4层后引入CS模块，用STIEM模块替换ResNet-50主干网络中的N1层，在上采样网络中引入FFM模块，在上采样网络和预测网络之间插入MDCM模块，修改训练时的损失函数；所述CS模块是利用CA空间注意力机制模块和SE通道注意力机制模块串联组成，ResNet-50主干网络中的N2、N3和N4特征层后引入CS模块后的输出特征层分别对应为N2_1、N3_1和N3_1特征层。

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