广东电网有限责任公司广州供电局许斌斌获国家专利权
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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利基于FCOS目标检测的工地异常行为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：CN115171214B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202210807829.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于FCOS目标检测的工地异常行为检测方法及系统是由许斌斌;陈畅;黄均才;刘鉴栋;袁晶设计研发完成，并于2022-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于FCOS目标检测的工地异常行为检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于FCOS目标检测的工地异常行为检测方法及系统，涉及工地异常行为检测技术领域，获取工地异常行为样本图像以及对应的样本标签文件作为第一训练数据集，训练FCOS深度学习网络模型；依据FCOS深度学习网络模型输出的识别结果、定位结果以及特征，对工地异常行为样本图像中的作业人员及异常行为标志物进行关系标定；将标定结果、定位结果以及特征作为第二训练数据集，训练MLP多层感知器；将两级网络进行结合得到异常行为检测模型，对待测图像进行检测，得到检测结果。本发明能够实现工地异常行为的自动检测，具有准确率高、稳定性好、抗干扰能力强、通用性高、速度快等优点，能在实际应用中发挥有效作用。
本发明授权基于FCOS目标检测的工地异常行为检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于FCOS目标检测的工地异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立第一训练数据集，所述第一训练数据集中包括工地异常行为样本图像以及对应的样本标签文件； 使用第一训练数据集训练FCOS深度学习网络模型； 将第一训练数据集再次输入训练好的FCOS深度学习网络模型，得到工地异常行为样本图像中的作业人员及异常行为标志物的识别结果、定位结果以及特征；依据所述识别结果，对工地异常行为样本图像中的作业人员及异常行为标志物进行关系标定，得到标定结果；将标定结果、定位结果以及特征作为第二训练数据集； 使用第二训练数据集训练MLP多层感知器； 结合训练好的FCOS深度学习网络模型和训练好的MLP多层感知器，作为异常行为检测模型；将待测图像输入异常行为检测模型，得到检测结果。
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