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龙图腾网获悉四川农业大学申请的专利一种基于深度学习的挖掘机姿态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：CN117058619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202311058963.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于深度学习的挖掘机姿态检测方法是由曹云忠;赵加乐;向元芝设计研发完成，并于2023-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的挖掘机姿态检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于建筑施工安全管理和安全生产领域，并公开了一种基于深度学习的挖掘机姿态检测方法，包括：获取施工现场的挖掘机图像，对挖掘机图像进行图像增强处理和核心关键点标注，得到训练图像数据集；构建目标检测模型，基于多尺度特征融合算法和结构重参数化算法对目标检测模型进行改进，得到改进后的目标检测模型；基于人体姿态估计网络和改进后的目标检测模型对姿态检测框架进行模块融合改进，得到挖掘机姿态检测模型，将进行核心关键点标注后的图像数据集输入挖掘机姿态检测模型，得到挖掘机姿态关键点的检测数据。本发明技术方案能够提升施工现场安全管理的智能化，为建筑施工行业的安全生产提供智慧管理方案。

本发明授权一种基于深度学习的挖掘机姿态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的挖掘机姿态检测方法，其特征在于，包括： 获取施工现场的挖掘机图像，对所述挖掘机图像进行图像增强处理，图像增强处理完成后对所述挖掘机图像进行核心关键点标注，得到训练图像数据集； 构建YOLOv5目标检测模型，在所述YOLOv5目标检测模型的骨干网络中融入结构重参数化算法，进一步在所述YOLOv5目标检测模型的颈部网络中加入双向特征金字塔网络，通过双向特征金字塔网络和结构重参数化算法对所述YOLOv5目标检测模型的骨干网络和颈部网络进行改进融合，得到改进后的YOLOv5目标检测模型； 在YOLOv5目标检测模型的骨干网络中融入结构重参数化算法，具体包括：在所述YOLOv5目标检测模型的训练过程中使用多分支模型，在所述YOLOv5目标检测模型的推理过程中转换多分支模型为单路模型，使所述YOLOv5目标检测模型的训练和推理阶段使用不同的网络体系结构，实现精度-速度平衡； 基于所述图像数据集分别对FastPose人体姿态估计网络和改进后的YOLOv5目标检测模型进行训练，在AlphaPose姿态检测框架的第一阶段中融入改进后的YOLOv5目标检测模型，在第二阶段中融入扩展后的FastPose人体姿态估计网络，完成对AlphaPose姿态检测框架中第一阶段CMOD模块和第二阶段SPPE模块的改进优化，得到挖掘机姿态检测模型；将进行核心关键点标注后的图像数据集输入所述挖掘机姿态检测模型，得到挖掘机姿态关键点的检测数据。

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