买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于新型YOLOv10的安全带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：CN119516175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411754292.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种基于新型YOLOv10的安全带检测方法及系统是由谢铭源;曾凡仔;张迄博设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于新型YOLOv10的安全带检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的一种基于新型YOLOv10的安全带检测方法及系统，该方法包括：获取图像数据并进行标注，即对安全带位置佩戴状态进行标注；构建基于新型YOLOv10网络的检测模型，即使用局部注意力正则化卷积替代Backbone网络部分标准卷积Conv；使用可分离卷积星模块替代Backbone网络的原特征提取模块；使用CARAFE模块替代Neck网络中上采样操作，以及在Neck网络输出的三组特征图之前，分别增设多尺度空间注意力扩张卷积融合模块，再输出特征图至Head网络；利用标注的图像数据训练检测模型，得到安全带检测模型。利用本发明新型YOLOv10网络进行安全带检测，可以显著提升检测效率以及性能。

本发明授权一种基于新型YOLOv10的安全带检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于新型YOLOv10的安全带检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：获取图像数据并进行标注，所述图像数据至少包含安全带图像，并对安全带位置佩戴状态进行标注； S2：构建基于新型YOLOv10网络的检测模型，所述新型YOLOv10网络依次设有Input输入端、Backbone网络、Neck网络和Head网络； 其中，使用可分离卷积星模块StarBlock-SC替代Backbone网络的原特征提取模块C2f；以及在所述Neck网络输出的三组特征图之前，分别增设多尺度空间注意力扩张卷积融合模块DAS-Block，再输出特征图至所述Head网络； S3：利用标注的图像数据训练步骤S2构建的检测模型，得到安全带检测模型，用于安全带佩戴检测； 所述Backbone网络中设有四个可分离卷积星模块StarBlock-SC； 其中，所述Backbone网络包括依次连接的标准卷积层Conv、LAR-Conv_1结构、可分离卷积星模块StarBlock-SC_1、LAR-Conv_2结构、可分离卷积星模块StarBlock-SC_2、下采样模块SCDown_1、可分离卷积星模块StarBlock-SC_3、下采样模块SCDown_2、可分离卷积星模块StarBlock-SC_4、注意力模块SPPF以及注意力模块PSA； 其中，所述可分离卷积星模块StarBlock-SC_2、所述可分离卷积星模块StarBlock-SC_3、所述注意力模块PSA分别对应输出特征图P3、特征图P4、特征图P5，并输入所述Neck网络，所述特征图P3、特征图P4、特征图P5在所述Neck网络的处理过程为： 所述特征图P5经过Neck网络的上采样模块CARAFE_1与所述特征图P4在全连接层Concat_1进行融合；融合后经过Neck网络的特征提取模块C2f_1、上采样模块CARAFE_2再和所述特征图P3在全连接层Concat_2进行融合；然后经过特征提取模块C2f_2，得到特征F1，特征F1输入第一个多尺度空间注意力扩张卷积融合DAS-Block_1； 特征F1再经过LAR-Conv_3、全连接层Concat_3、特征提取模块C2f_3得到特征F2，所述特征F2输入第二个多尺度空间注意力扩张卷积融合DAS-Block_2； 特征F2经过下采样模块SCDown_3与特征图P5在全连接层Concat_4进行融合，经过特征提取模块C2fCIB得到特征F3，所述特征F3输入第三个多尺度空间注意力扩张卷积融合DAS-Block_3； 三个多尺度空间注意力扩张卷积融合DAS-Block的输出均输入所述Head网络，所述Head网络对应设置三个目标检测模块v10Detect，将所述三个目标检测模块v10Detect的结果进行卷积融合得到绝缘子检测结果； 其中，所述可分离卷积星模块StarBlock-SC的数据处理过程为： 先对输入所述可分离卷积星模块StarBlock-SC的特征图数据x0进行可分离卷积操作提取特征； 再对可分离卷积操作处理后的结果进行两次ConvBN操作得到x1和x2； 接着，利用激活函数ReLU6对x1进行处理，再与x2进行逐元素相乘操作ReLU6x1*x2； 然后，使用卷积层将x1和x2维度恢复到输入特征的维度，并进行二次可分离卷积操作提取二次特征； 最后，将输入的特征图数据x0与二次可分离卷积操作后的结果进行残差连接得到所述可分离卷积星模块StarBlock-SC的输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南大学，其通讯地址为：410082 湖南省长沙市岳麓区麓山南路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。