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龙图腾网获悉江苏电力信息技术有限公司申请的专利一种基于dHash算法的现场违章作业行为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：CN116129342B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211232244.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于dHash算法的现场违章作业行为检测方法是由漆炜之;杨志新;王纪军;陆晨亮;周宇;潘留兴;丁淙设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于dHash算法的现场违章作业行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于dHash算法的现场违章作业行为检测方法，包括：模拟演示现场施工作业的违规作业行为，多角度采集作业目标的违规作业行为的图像；提取所述作业目标的局部违规作业行为图像；将作业目标同一所述局部违规作业行为的不同图像进行组合，该基于dHash算法的现场违章作业行为检测方法，通过模拟建立作业目标的局部违规行为组合图像和局部违规作业行为数据库，可减少检测设备检测的视频画面范围，降低检测设备的检测负载，有利于提高作业目标违规行为检测的效率，同时将违规作业行为缩小到局部，不仅可以提高检测的效率，同时可精准检测到作业目标的具体违规作业行为。

本发明授权一种基于dHash算法的现场违章作业行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于dHash算法的现场违章作业行为检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、模拟演示现场施工作业的违规作业行为，多角度采集作业目标的违规作业行为的图像； S2、提取所述作业目标的局部违规作业行为图像； S3、将作业目标同一所述局部违规作业行为的不同图像进行组合，形成组合图像，并将组合图像以数据组的形式进行储存，将不同作业目标的不同违规作业行为的违规作业行为数据组合并，建立违规作业行为数据库； S4、采集现场施工作业的图像画面，提取多组所述作业目标的违规作业行为和非违规作业行为的画面，提取多组所述作业目标的局部违规作业行为图像和局部非违规作业行为图像； S5、利用dHash算法，将采集的多组局部违规作业行为图像与所述违规作业行为数据库中对应的局部违规作业行为的组合图像进行相似度对比分析； S6、利用dHash算法，将采集的多组局部非违规作业行为图像与所述违规作业行为数据库中对应的局部违规作业行为的组合图像进行相似度对比分析； S7、根据S5对比分析的相似度确定局部违规作业行为图像的最低相似度阈值，并将对应局部的阈值储存到违规作业行为数据库中；根据S6对比分析的相似度确定局部违规作业行为图像的最小预警阈值； S8、现场多角度实时采集所述作业目标的局部作业行为，根据S7中所述的局部违规作业行为图像的最低相似度阈值，检测所述作业目标的作业行为是否违规； S5中所述局部违规作业行为图像与所述组合图像的相似度分析具体方法为： S501、通过缩放获取所述组合图像的尺寸，确定所述组合图像的像素点，通过缩放获取所述局部违规作业行为图像的尺寸，使所述局部违规作业行为图像的像素点与所述组合图像的像素点相同； S502、将所述局部违规作业行为图像叠加在所述组合图像的表面，并使相同静态点叠加在同一位置； S503、利用dHash算法,将所述局部违规作业行为图像中每个像素点与所述组合图像中对应的像素点进行对比，确定每个像素点的相似度a,其中，n为所述组合图像的图层数，m为所述组合图像中同一像素点位置中的图层像素点与所述局部违规作业行为图像中相对应位置的像素点相同的数量； S504、确定所述局部违规作业行为图像与所述组合图像的相似度A，其中，Z为所述局部违规作业行为图像中像素点的数量； S6中所述局部非违规作业行为图像与所述组合图像的相似度分析的具体方法为： S601、通过缩放获取所述组合图像的尺寸，确定所述组合图像的像素点，通过缩放获取所述局部非违规作业行为图像的尺寸，使所述局部非违规作业行为图像的像素点与所述组合图像的像素点相同； S602、将所述局部非违规作业行为图像叠加在所述组合图像的表面，并使相同静态点叠加在同一位置； S603、利用dHash算法,将所述局部非违规作业行为图像中每个像素点与所述组合图像中对应的像素点进行对比，确定每个像素点的相似度b，其中，N为所述组合图像的图层数，M为所述组合图像中同一像素点位置中的图层像素点与所述局部非违规作业行为图像中相对应位置的像素点相同的数量； S604、确定所述局部非违规作业行为图像与所述组合图像的相似度B，其中，Z为所述局部非违规作业行为图像中像素点的数量，与所述局部违规作业行为图像中像素点的数量相同，

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