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龙图腾网获悉济南博观智能科技有限公司申请的专利一种安全背带识别方法、装置、设备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：CN117058440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310855387.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种安全背带识别方法、装置、设备及存储介质是由李惠设计研发完成，并于2023-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种安全背带识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种安全背带识别方法、装置、设备及存储介质，属于深度学习技术领域，用于解决现有安全背带佩戴识别模型在安全背带被部分遮挡或佩戴方式不标准时，对安全背带的特征识别准确率较低的技术问题。方法包括：构建安全背带特征提取模块，并将安全背带特征提取模块与传统分类网络进行结合，得到安全背带识别模型；根据自适应学习参数，对安全背带特征提取模块的损失值与传统分类网络的损失值进行加权计算，得到安全背带识别模型的总损失函数；对安全背带识别模型进行训练；并通过总损失函数，对安全背带特征提取模块与传统分类网络进行特征补偿；通过训练后的安全背带识别模型，识别现场施工图像中的安全背带佩戴特征。

本发明授权一种安全背带识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种安全背带识别方法，其特征在于，所述方法包括： 构建安全背带特征提取模块，并将所述安全背带特征提取模块与传统分类网络进行结合，得到安全背带识别模型； 根据自适应学习参数，对所述安全背带特征提取模块的损失值与所述传统分类网络的损失值进行加权计算，得到所述安全背带识别模型的总损失函数； 对所述安全背带识别模型进行训练，具体包括： 通过先验特征提取模块，提取训练数据集中部分训练图像的安全背带先验特征；其中，所述安全背带先验特征至少包括安全背带的边缘梯度特征； 将所述安全背带先验特征与对应的原始训练图像进行叠加，得到先验特征训练图像；将所述先验特征训练图像与所述训练数据集中的其他训练图像一起输入所述安全背带识别模型中，对所述安全背带识别模型进行训练； 通过所述总损失函数，对所述安全背带特征提取模块与所述传统分类网络进行特征补偿； 通过训练后的所述安全背带识别模型，识别现场施工图像中的安全背带佩戴特征。

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