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龙图腾网获悉中国电力科学研究院有限公司武汉分院;中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司申请的专利一种基于特征融合的工人安全帽检测方法和装置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：CN113989316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202111086170.2，技术领域涉及：G06T7/194；该发明授权一种基于特征融合的工人安全帽检测方法和装置是由金淼;张军;陈习文;周峰;殷小东;雷民;卢冰;陈卓;王斯琪;周玮;汪泉;付济良;王旭;齐聪;郭子娟;聂高宁;余雪芹;刘俊;朱赤丹;郭鹏;赵世杰设计研发完成，并于2021-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合的工人安全帽检测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征融合的工人安全帽检测方法，包括：获取样本图像；通过全景分割注意力机制，获取所述样本图像包含目标安全帽的第一特征；本生成模型，获取所述样本图像包含目标安全帽的第二特征；融合所述第一特征和第二特征，获取融合特征，使用所述融合特征对所述工人安全帽检测模型进行训练和测试；使用所述模型对待识别的图像进行工人安全帽检测。解决目前由于安全管控人员精力有限，造成的人力成本高的问题。

本发明授权一种基于特征融合的工人安全帽检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的工人安全帽检测方法，其特征在于，包括： 获取样本图像； 通过全景分割注意力机制，获取所述样本图像包含目标安全帽的第一特征； 将所述目标安全帽的特征识别错误的样本图像，通过预先构建的极难负样本生成模型，获取所述样本图像包含目标安全帽的第二特征； 融合所述第一特征和第二特征，获取融合特征，使用所述融合特征对所述工人安全帽检测模型进行训练和测试； 使用所述模型对待识别的图像进行工人安全帽检测； 通过全景分割注意力机制，提取所述样本图像包含目标安全帽的第一特征，包括： 通全景分割注意力机制，对所述样本图像分割； 通过卷积神经网络获取所述样本图像包含目标安全帽的网格的前景区域和背景区域； 提取所述前景区域和背景区域的特征，将所述特征作为所述样本图像包含目标安全帽的第一特征； 负样本生成模型的损失函数，具体为： 其中，[x]+＝maxx,0，I’代表每一批训练样本中与文字描述C相似度最高的图像，C’代表每一批训练样本中与图像I相似度最高的文字描述，Cf代表所生成的与C对应的极难负样本文字描述，sI,C代表图像I与匹配的文字描述C的相似度，sI,C’代表图像I与不匹配的文字描述C’的相似度，sI’,C代表文字描述C与不匹配图像I’的相似度，sI,Cf代表图像I与极难负样本文字描述Cf的相似度，该损失函数要求匹配图文的相似度高于阈值α，并要求匹配图文的相似度比极难负样本和图像的相似度高于阈值αf。

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中国电力科学研究院有限公司武汉分院;中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市洪山区珞瑜路143号综合楼；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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