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龙图腾网恭喜国电南瑞科技股份有限公司申请的专利一种厂站现场违章作业行为处理方法、装置及存储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：CN114842408B 。

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：202210300383.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种厂站现场违章作业行为处理方法、装置及存储介质是由丁施磊;陈文通;俞一峰;王辉;杨晓旭;李斌;郭霞;王刚;杨栩;胡锟;车明仁;周宏宇;顾勇祥设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种厂站现场违章作业行为处理方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种厂站现场违章作业行为处理方法、装置及存储介质，包括：获取厂站现场的实时图像数据；通过训练后的厂站现场违章作业行为检测模型根据图像数据获取违章作业行为；通过预构建的检测结果处理逻辑库根据违章作业行为生成相应的配置文件；通过预设的功能模块根据配置文件进行功能响应；本发明可以提升对违章行为的识别效果，尤其针对多目标样本识别，识别速度、模型泛化力、算法鲁棒性较好，能够有效地提高了对违章行为的管控效果。

本发明授权一种厂站现场违章作业行为处理方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种厂站现场违章作业行为处理方法，其特征在于，包括：获取厂站现场的实时图像数据；通过训练后的厂站现场违章作业行为检测模型根据图像数据获取违章作业行为；通过预构建的检测结果处理逻辑库根据违章作业行为生成相应的配置文件；通过预设的功能模块根据配置文件进行功能响应；其中，所述厂站现场违章作业行为检测模型的训练过程包括：获取厂站现场的实时图像数据并生成原始样本库；基于预构建的改进的Canny算子边缘检测方法优化原始样本库并生成第一训练样本库；基于第一训练样本库训练预构建的基于Img2Img-GAN对抗网络的厂站现场图像生成模型；将原始样本库输入训练后的厂站现场图像生成模型得到生成样本库；对生成样本库进行厂站现场违章作业的人工标注并生成第二训练样本库；基于第二训练样本库训练预构建的基于yolov4网络模型的厂站现场违章作业行为检测模型；其中，所述厂站现场违章作业行为检测模型包括四个部分；第一部分为输入端，所述输入端采用Mosaic数据增强对输入图像数据进行预处理；第二部分为BackBone主干架构，所述BackBone主干架构将CSPDarknet53特征提取网络和Mish激活函数结合，具有38个卷积层；所述CSPDarknet53特征提取网络对预处理后的图像数据提取1倍下采样、2倍下采样、4倍下采样、8倍下采样、16倍下采样以及32倍下采样的特征图数据；第三部分为Neck，所述Neck采用FPN结构和PAN结构的融合架构，对特征图数据进行预采样；第四部分为prediction预测，所述prediction预测包括denseprediction密集预测、IOUs预测第一次筛选、NMS预测第二次筛选，通过对预采样的特征图数据进行密集预测获取预测结果，对预测结果进行第一次筛选和第二次筛选输出最终的预测结果。

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