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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利基于人体姿态估计的安全帽佩戴的新型识别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：CN115273150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210949549.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于人体姿态估计的安全帽佩戴的新型识别方法及系统是由铁治欣;王王梦;陈燕兵;陶灵兵设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人体姿态估计的安全帽佩戴的新型识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人体姿态估计的安全帽佩戴的新型识别方法及系统，涉及安全管理技术领域，包括：获取若干人员的初始图像，使用人体姿态估计从所述初始图像中获取人体的关节点信息；基于获取的人体的关节点信息，确定定位圆的圆心及其直径长度，构建该圆的外接正方形，从初始图像中截取人体的头颈部子图；对所述头颈部子图进行标注得到数据集，并将所述数据集输入构建的小型分类网络模型中进行模型训练，获取训练完成的分类网络模型；根据训练完成的分类网络模型对待测试人员进行分类，识别施工人员是否佩戴安全帽。本发明可以对复杂姿态和复杂背景下的施工人员进行识别，正确分辨待测人员是否佩戴安全帽，提高识别精度及成功率。

本发明授权基于人体姿态估计的安全帽佩戴的新型识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人体姿态估计的安全帽佩戴的新型识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取若干人员的初始图像，使用人体姿态估计从所述初始图像中获取人体的关节点信息； 基于获取的人体的关节点信息，确定定位圆的圆心及其直径长度，构建所述定位圆的外接正方形，从初始图像中截取人体的头颈部子图； 对所述头颈部子图进行标注得到数据集，并将所述数据集输入构建的小型分类网络模型中进行模型训练，获取训练完成的分类网络模型； 根据训练完成的分类网络模型对待测试人员进行分类，识别施工人员是否佩戴安全帽； 其中，所述从初始图像中截取人体的头颈部子图，具体为：基于人体的关节点信息，获取关节点在图像中的坐标信息，并基于获取关节点的不同情况，选用相应的切割方法，分为以下两种情况： 当检测到的关节点有脖子、右耳和左耳时，设脖子关节点、右耳关节点、左耳关节点的坐标分别为Nx0,y0、Rex1,y1、Lex2,y2，连接左耳关节点和右耳关节点形成线段ReLe，取脖子关节点Nx0,y0以线段ReLe为对称轴的对称点N'x'0,y'0，所述右耳关节点和左耳关节点可替换为右眼关节点和左眼关节点；连接Nx0,y0和N'x'0,y'0形成线段NN'，以线段ReLe和线段NN'的交点为圆心，则将以cx'0+x02,y'0+y02为圆心、线段NN'为直径的圆的外接正方形作为头颈部子图区域进行切割，其中，线段ReLe和线段NN'的长度计算公式如下： 当检测到的关节点仅有脖子、左耳或者脖子、右耳时，设脖子关节点和耳朵关节点的坐标分别为Nx0,y0、Ex1,y1，连接脖子关节点和耳朵关节点得到线段NE，则将以耳朵关节点Ex1,y1为圆心、线段NE为直径的圆的外接正方形作为头颈部子图区域进行切割，其中，线段NE的长度计算公式如下： 所述构建的小型分类网络模型包括：2个卷积层、2个池化层、2个Dropout层和3个全连接层；其中，第一卷积层、第一池化层、第二卷积层、第二池化层、第一全连接层、第一Dropout层、第二全连接层、第二Dropout层、第三全连接层依次相连。

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浙江理工大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街928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”。

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