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龙图腾网恭喜南京硒恩园网络科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的健身器械安全视觉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：CN119625616B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411757284.9，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于深度学习的健身器械安全视觉识别方法是由费菲设计研发完成，并于2024-12-03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健身器械安全视觉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健身器械安全视觉识别方法，涉及区域安全监控技术领域，收集各个健身器械的基础参数，并根据健身器械的基础参数对各个健身器械设置对应的器械区域；布置视频采集终端，通过视频采集终端对各个器械区域进行图像采集，并对所采集的图像进行处理，获得各个器械区域的待识别图像；根据所获得的待识别图像对各个器械区域进行安全识别，判断器械区域内是否存在安全隐患；通过对健身区域内的不同的健身器械划分不同的器械区域，根据所界定的画面数据源对每个器械区域风险分析，使得能够对各个器械区域进行安全识别，并且能够在存在安全风险时，及时发出相应的预警，减少出现危险或安全隐患的发生。

本发明授权一种基于深度学习的健身器械安全视觉识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的健身器械安全视觉识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：收集各个健身器械的基础参数，并根据健身器械的基础参数对各个健身器械设置对应的器械区域；将器械区域映射至区域平面图内对应的器械图标处，根据映射结果，并获得区域平面图内各个器械区域的相对位置关系，所述相对位置关系包括相交关系、包含关系以及相离关系；将存在包含关系的器械区域所对应的健身器械进行汇总，获得对应的器械集合，并将其中面积最大的器械区域标记为与器械集合相对应的合并区域；步骤S2：布置视频采集终端，通过视频采集终端对各个器械区域进行图像采集，并对所采集的图像进行处理，获得各个器械区域的待识别图像，过程包括：在健身区域内布置若干个视频采集终端，每个视频采集终端根据器械区域的所在位置，调整拍摄范围，使得每个视频采集终端的拍摄范围至少覆盖一个器械区域，在对所拍摄的各个器械区域的画面内，对各个器械区域进行框选标记，记为画面数据源；获得合并区域的关注度Gz；根据各个合并区域的关注度，设置拍摄范围覆盖该合并区域的视频采集终端内的画面数据源的图像采样频率f1；对相对位置关系为相离关系的器械区域，则设置拍摄范围覆盖对应器械区域的视频采集终端内的画面数据源的图像采样频率为f2；对相对位置关系为相交关系的器械区域，则设置拍摄范围覆盖对应器械区域的视频采集终端内的画面数据源的图像采样频率为f3；其中f1＞f3＞f2；通过各个视频采集终端实时获取各个器械区域的图像数据；步骤S3：根据所获得的待识别图像，判断器械区域内是否有人员进入，对各个器械区域进行安全识别，判断器械区域内是否存在安全隐患。

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