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龙图腾网获悉山东先行致业信息科技有限公司申请的专利一种基于图像识别的智能安全帽施工环境检测方法及系统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：CN119296033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202411361314.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于图像识别的智能安全帽施工环境检测方法及系统是由曹永军;王红蕾;许明设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的智能安全帽施工环境检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，尤其是涉及一种基于图像识别的智能安全帽施工环境检测方法及系统，所述方法，包括获取施工环境的图像数据；对获取的图像数据进行预处理，包括对施工图像进行去噪处理，并对去噪后的图像数据进行图像增强；利用预处理后的图像作为输入构建预测模型，并针对预测模型引入注意力机制；根据构建完成的预测模型进行模型训练，基于训练后的预测模型进行特征提取，根据输出的图像特征进行危险阈值的判断，本发明通过构建基于卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络的预测模型，能够充分利用不同网络的优势，从而提高对危险情况的判断。

本发明授权一种基于图像识别的智能安全帽施工环境检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的智能安全帽施工环境检测方法，其特征在于，包括：获取施工环境的图像数据；对获取的图像数据进行预处理，包括对施工图像进行去噪处理，并对去噪后的图像数据进行图像增强；利用预处理后的图像作为输入构建预测模型，包括构建基于卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络的预测模型，并针对预测模型引入注意力机制，所述构建基于卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络的预测模型，包括循环神经网络采用长短期记忆网络，循环神经网络的输入门用于接受全连接层输出的特征信息，循环神经网络的输出门将输出图像数据信息传递至生成对抗网络的生成器，对抗网络生成的逼真施工环境图像序列作为额外的训练数据，输入至循环神经网络中进行训练；根据构建完成的预测模型进行模型训练，包括利用自适应优化算法调整预测模型的参数；基于训练后的预测模型进行特征提取，包括通过卷积核与输入图像进行卷积操作，提取图像的局部特征；根据输出的图像特征进行危险阈值的判断，包括根据预测模型输出的图像特征结果分为危险设备特征、人员行为特征和环境条件特征，针对不同的特征进行权重分配构建危险性评估模型，利用危险性评估模型的输出结构进行危险阈值判断，其中，权重分配采用层次分析法（AHP）来确定各特征的权重，首先，构建判断矩阵，比较不同特征之间的相对重要性，然后，通过计算判断矩阵的特征向量来确定各特征的权重，以线性加权法构建危险性评估模型。

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