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龙图腾网获悉优备科技股份有限公司申请的专利基于头盔佩戴检测的模型训练方法以及头盔佩戴检测方法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：CN116363607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310323111.5，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于头盔佩戴检测的模型训练方法以及头盔佩戴检测方法是由陈澄;丁洪伟;胡朋;于勇涛;朱元静;杨志军;周保良设计研发完成，并于2023-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于头盔佩戴检测的模型训练方法以及头盔佩戴检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于头盔佩戴检测的模型训练方法以及头盔佩戴检测方法，涉及目标检测技术领域，训练方法包括：对头盔样本图像进行目标标记；将标记后的头盔样本图像输入至特征提取网络中对包含骑行者肩膀头部以及头盔的区域进行裁剪，得到头部头盔特征图；然后采用SPPNet网络和PANet网络进行上下文特征的提取以及特征融合；最后将PANet网络的输出输入至预测网络进行头盔位置预测。其中，在每次迭代中，损失函数采用优化提高控制器进行优化更新，优化提高控制器采用学习率下降法使损失函数趋向收敛。本发明通过对目标标记进行裁剪，提高了检测速度，并采用学习率下降法提高了头盔佩戴检测的检测精度。

本发明授权基于头盔佩戴检测的模型训练方法以及头盔佩戴检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于头盔佩戴检测的YOLOv4模型训练方法，其特征在于，包括： 步骤1：对头盔样本图像进行目标标记；所述头盔样本图像为电动自行车骑行者佩戴头盔的图像，所述目标包括骑行者肩膀头部以及头盔； 步骤2：将标记后的头盔样本图像输入至特征提取网络中，所述特征提取网络根据标记对包含骑行者肩膀头部以及头盔的区域进行裁剪，得到头部头盔特征图； 步骤3：将所述头部头盔特征图输入SPPNet网络进行上下文特征的提取； 步骤4：将所述SPPNet网络的输出输入至PANet网络进行特征融合； 步骤5：将所述PANet网络的输出输入至预测网络进行头盔位置预测，并根据头盔的预测位置以及头盔样本图像的目标标记，采用损失函数计算损失值，基于所述损失值对网络中的权值参数调整；其中，在每次迭代中，损失函数采用优化提高控制器进行优化更新，所述优化提高控制器采用学习率下降法使损失函数趋向收敛； 所述损失函数根据公式计算； 其中，b为头部头盔特征图的预测中心坐标的参数，bgt为头部头盔特征图的真实目标边界中心的参数，ρ2为预测中心点到真实目标边界中心点距离的平方，c为两个头部头盔特征图的最小外接矩形对角线长度，w、h为头部头盔特征图的预测框的高和宽，wgt、hgt为头部头盔特征图的真实目标边界框的高和宽； 所述优化提高控制器根据公式θt+1＝θt-η·▽Jθt对所述损失函数进行优化； 其中，θt+1为第t+1轮的参数，η为学习率，θt为第t轮的参数，Jθt为损失函数，▽Jθt为t时刻损失函数对θ的梯度； 特征提取网络CSPDarknet53采用目标裁剪的方式进行数据加强，根据目标标记对包含骑行者肩膀头部以及头盔的区域进行裁剪；特征提取网络CSPDarknet53采用Mish激活函数，公式为：Mish＝x×tanhln1+ex，其中x为输入，tanh是双曲正切函数，Mish是光滑的非单调激活函数；当特征图输入后，特征提取网络通过寻找目标标记区域的最左边、最右边、最上面和最下面的像素点，取到坐标信息，并根据坐标信息对目标标记区域进行裁剪。

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