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龙图腾网获悉中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司西南油气分公司申请的专利一种基于混合连接改进YOLOv5的安全帽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：CN117036846B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310785410.0，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于混合连接改进YOLOv5的安全帽佩戴检测方法是由曹振涛;颉志杰;李洁;王希刚;李跃杰;程倩设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于混合连接改进YOLOv5的安全帽佩戴检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于混合连接改进YOLOv5的安全帽佩戴检测方法。本发明方法通过收集现场作业图像，完成标注文件格式转换，建立安全帽佩戴检测数据集；并搭建YOLOv5v6.0网络，对网络结构进行改进，构建基于混合连接改进YOLOv5的安全帽佩戴检测网络模型；将所述数据集输入到YOLOv5网络模型进行训练，得出训练参数；完成模型部署和系统界面设计，利用测试样本做功能测试；若检测到样本中有人员未佩戴安全帽，则发出报警提示。本发明方法是一种可在任何施工作业环境中使用的智能安全帽佩戴自动化检测方法，且检测准确率高、检测速度快，有助于提高安全帽佩戴情况的检测效率，降低安全管理人员的工作强度，为智慧工地的实现和实施提供了新的视角。

本发明授权一种基于混合连接改进YOLOv5的安全帽佩戴检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于混合连接改进YOLOv5的安全帽佩戴检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、收集现场作业图像； S2、对收集到的图像进行数据标注，完成标注文件格式转换，建立安全帽佩戴检测数据集； S3、搭建YOLOv5v6.0网络，对网络结构进行改进，构建基于混合连接改进YOLOv5的安全帽佩戴检测网络模型； S4、将所述S2中建立的数据集输入所述S3中构建的改进YOLOv5网络模型进行训练，得出训练参数，保存得出的权重文件； S5、完成模型部署和系统界面设计，利用测试样本做功能测试，包括：图像、视频、摄像头视频流； S6、若检测到样本中有人员未佩戴安全帽，则发出报警提示，若无则回到所述步骤S4中； 其中，所述步骤S3中，包括以下步骤： S31、构建YOLOv5v6.0网络，包括P1～P5,8个C3结构，一个SPPF结构、两个Upsample结构，其中，前4个C3结构使用BottleNeck1×n结构进行特征提取，后4个C3结构使用BottleNeck2×n结构进行特征提取； S32、将所述BottleNeck1×n模块替换为引入了注意力机制的混合连接模块1，所述混合连接模块1的输入和输出之间增加一个密集连接结构，并在最终输出之前添加一个1×1卷积层； S33、将所述BottleNeck2×n模块替换为混合连接模块2，所述混合连接模块2的输入和输出之间添加一个密集连接结构，所述混合连接模块2延续原有BottleNeck2×n结构特征，在所述混合连接模块1的基础上，去掉每两个单元结构之间的跳连结构； S34、所述混合连接模块1和所述混合连接模块2中，均使用压缩激活门控结构代替原有的ConvBNSiLU结构； S35、压缩激活门控结构中，使用1×1卷积和3×3组卷积构成压缩单元；使用并联的3×3和5×5的深度可分离卷积构成信息激活单元，在两个不同卷积核的深度可分离卷积层后连接一个具有注意力机制的门控结构更新门，用于对并联结构的两个输出的激活信息进行信息融合；在激活单元的外部并联一个遗忘门，用于对重复提取的特征信息进行过滤，在压缩单元之后与遗忘门的输出之间嵌入残差连接结构。

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石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司西南油气分公司，其通讯地址为：100728 北京市朝阳区朝阳门北大街22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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