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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于双精度特征增强的工人定位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：CN115205754B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210868674.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于双精度特征增强的工人定位方法是由陈国栋;黄梅玲设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双精度特征增强的工人定位方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双精度特征增强的工人定位方法，包括如下步骤：步骤S1：通过电子摄像头采集工地工人施工数据，对视频帧随机采样成图像，通过图像标注工具labelimg对图像中的工人进行标注，生成工人检测数据集；步骤S2：搭建双精度工人检测模型，确定模型参数，神经网络的损失函数，将模型性能优化至最佳；步骤S3：利用相似三角形原理，计算工人距离摄像机的相对位置实现工人定位。应用本技术方案可实现通过双精度特征增强网络检测到的工人预测框在图像中的长宽以及摄像机参数矩阵，计算工人所处位置。与双目视觉测距相比，单目视觉测距方法具有硬件要求低，构造简单，成本低等特点。

本发明授权一种基于双精度特征增强的工人定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双精度特征增强的工人定位方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：通过电子摄像头采集工地工人施工数据，对视频帧随机采样成图像，通过图像标注工具labelimg对图像中的工人进行标注，生成工人检测数据集； 步骤S2：搭建双精度工人检测模型，确定模型参数，神经网络的损失函数，将模型性能优化至最佳； 步骤S3：利用相似三角形原理，计算工人距离摄像机的相对位置实现工人定位； 所述步骤S2具体实现如下： 步骤S21：使用VGG16作为主干网络结构，选择conv3_3、conv4_3、conv5_3、conv_fc7、conv6_2和conv7_2作为第一个镜头检测层，生成6个原始特征图，将其分别命名为of1,of2,of3,of4,of5,of6； 步骤S22：使用特征增强模块FEM即FeatureEnhanceModule将这些原始的特征映射转换为6个增强的特征映射，分别命名为ef1、ef2、ef3、ef4、ef5及ef6； FEM使用上层的原始像素单元oci,j,l和当前层的非局部像素单元nci-ε,j-ε,l、nci-ε,j,l、nci-ε,j+ε,l、nci,j-ε,l、nci,j+ε,l、nci+ε,j-ε,l、nci+ε,j,l及nci+ε,j+ε,l这两个不同维度信息来增强原始的像素单元；即在特征增强模块FEM中，当前层的特征图单元与当前特征图的邻居单元和上层特征图中的邻居单元进行交互； 步骤S23：设计渐进式锚定损失函数PAL； 在第一镜头层中给定一组小的锚点尺寸来辅助监督，在第二个镜头中使用大的锚尺寸；不同层和不同镜头中设计渐进式锚定尺寸，由此分别得到第一镜头的多任务损失函数和第二镜头的多任务损失函数 其中，sai表示第一个拍摄层中第i个小的锚点，Nconf表示正锚和负锚的数量，Nloc表示正锚的数量；Lconf是人脸与背景两个类上的软最大损失；Lloc是预测框ti和真实框gi的参数化之间的平滑L1损失，锚点为ai；取值在0和1之间，当为1时，ai为正锚，同时局部化损失被激活；β是平衡权重，pi为权重； 两个损失加权成一个完整的渐进锚损失函数LPAL：第一镜头的锚定尺寸是第二镜头的一半，λ是权重； LPAL＝LFSLsa+λLSSLa。

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