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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多算法融合的智能安全帽佩戴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：CN119314205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202411410139.3，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于多算法融合的智能安全帽佩戴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2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多算法融合的智能安全帽佩戴检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是涉及一种基于多算法融合的智能安全帽佩戴检测方法及系统，所述方法，包括获取安全帽佩戴的图像数据；基于获取的图像数据进行预处理，包括对获取的图像进行图像去噪并通过拉普拉斯锐化增强图像，利用归一化调整图像像素值范围；根据预处理后的图像数据进行目标检测，利用目标检测结果进行图像特征提取，基于图像特征提取进行安全帽佩戴正确性判断，包括根据提取的图像特征进行角度计算、对称性分析和佩戴间隙检测；根据正确性判断进行结果输出，本发明从角度计算、对称性分析和佩戴间隙检测三个方面综合判断安全帽佩戴的正确性，多维度的判断提高了对安全帽佩戴正确性判断的准确性。

本发明授权一种基于多算法融合的智能安全帽佩戴检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多算法融合的智能安全帽佩戴检测方法，其特征在于，包括： 获取安全帽佩戴的图像数据； 基于获取的图像数据进行预处理，包括对获取的图像进行图像去噪并通过拉普拉斯锐化增强图像，利用归一化调整图像像素值范围； 根据预处理后的图像数据进行目标检测，包括利用YOLO和FasterR-CNN融合算法进行安全帽检测； 利用目标检测结果进行图像特征提取，包括利用边缘检测算法提取边缘特征； 基于图像特征提取进行安全帽佩戴正确性判断，包括根据提取的图像特征进行角度计算、对称性分析和佩戴间隙检测； 根据正确性判断进行结果输出； 所述对获取的图像进行图像去噪并通过拉普拉斯锐化增强图像，包括利用高斯滤波对图像数据进行加权平均，以图像中的每个像素点为中心确定一个邻域，将邻域内的像素值与高斯核对应位置的值相乘并求和，得到该像素点的新值，最后计算图像的拉普拉斯算子并将其与原始图像相加，从而增强图像的边缘； 所述利用YOLO和FasterR-CNN融合算法进行安全帽检测，包括利用YOLO算法将输入图像数据划分成多个网格，根据网格预测边界框以及对应的类别概率和置信度，根据预测边界框与真实边界框的交并比计算置信度得分，设置置信度阈值并根据置信度得分判断安全帽所在区域； 所述利用YOLO和FasterR-CNN融合算法进行安全帽检测，还包括将YOLO算法筛选出的安全帽所在区域输入至FasterR-CNN的区域提议网络中生成候选区域，根据候选区域进行分类和边界框回归，其中，分类采用交叉熵损失函数，边界框回归采用SmoothL1损失函数，通过最小化总损失函数进行分类和边界框回归的性能优化； 所述利用YOLO和FasterR-CNN融合算法进行安全帽检测，还包括分别从YOLO和FasterR-CNN算法中获取对每个检测结果的置信度得分，根据置信度得分设定权重系数，利用权重系数计算最终置信度得分，设定置信度阈值并根据最终置信度得分确定安全帽所在区域位置； 所述根据提取的图像特征进行角度计算、对称性分析和佩戴间隙检测，包括根据获取的边缘特征确定边缘轮廓上的点坐标，利用点坐标计算边缘轮廓的二阶矩矩阵，根据矩阵计算特征值以及特征向量，取特征值最大的特征向量作为主轴方向，根据主轴方向进行角度计算； 所述根据提取的图像特征进行角度计算、对称性分析和佩戴间隙检测，还包括将确定安全帽区域位置的图像进行左右均分，计算左右两部分图像的SSIM值，根据SSIM值确定左右两部分图像的对称性，利用距离变换算法计算安全帽与头部之间的最短距离，设定距离阈值并与最短距离进行对比。

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