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龙图腾网获悉中国民用航空飞行学院申请的专利一种通航训练飞行学员反光背心穿戴合规性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：CN121259466B 。

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：202511826224.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种通航训练飞行学员反光背心穿戴合规性检测方法是由夏正洪;康瑞;张文博;刘璐;罗甜;张军;胡佳鑫;黄明泽;赵亮;赵子添设计研发完成，并于2025-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通航训练飞行学员反光背心穿戴合规性检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及目标检测技术领域，公开了一种通航训练飞行学员反光背心穿戴合规性检测方法。采集并构建包含合规穿戴与未合规穿戴细粒度标签的通航训练场景专用数据集；对YOLOv11模型进行改进：引入更高分辨率的P2特征层以构建三尺度检测头；在颈部网络中采用多扩张率残差模块，聚合多尺度特征；在检测头前集成上下文聚合模块，融入全局上下文信息；基于训练好的模型，采用自适应目标尺度的动态空间关联规则，对人员与不同状态的反光背心目标进行匹配，并判定最终的穿戴合规性状态。本发明显著提升了远距离小目标的检测精度与鲁棒性；并实现了对是否合规穿戴等细粒度状态的精准判定，为通航训练安全管理提供了高效、智能的自动化监管方案。

本发明授权一种通航训练飞行学员反光背心穿戴合规性检测方法在权利要求书中公布了：1.一种通航训练飞行学员反光背心穿戴合规性检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：采集覆盖不同时段、不同天气及复杂背景下的飞行训练场监控视频数据，并对视频帧图像进行预处理； 步骤2：对预处理后的图像数据进行精细化标注，得到包括三类目标的数据集：人员、合规穿戴的反光背心以及未合规穿戴的反光背心； 步骤3：将标注好的数据集按比例划分为训练集、验证集和测试集； 步骤4：构建并训练目标检测模型：对基准YOLOv11模型进行针对性结构优化，遵循编码器-解码器范式，包括主干网络、颈部网络和检测头； 在检测头中引入P2特征层，将检测尺度调整为P2、P3、P4； 在编码器与解码器之间的颈部网络中，采用多扩张率残差模块，通过并行使用不同扩张率的空洞卷积聚合多尺度感受野特征； 在检测头对各尺度特征层进行最终预测前，集成一个上下文聚合模块，以融合全局上下文信息对局部特征进行调制；最后对构建完成的目标检测模型进行训练； 步骤5：基于训练好的目标检测模型进行穿戴合规性智能判定：对一张待测图像进行推理，获取所述三类目标的初步检测结果；采用自适应目标尺度的动态空间关联规则，为每个检测到的人员目标匹配空间关联的反光背心目标，所述动态空间关联规则综合考量目标间的中心点距离与交并比；基于预设的多类别匹配优先级，判定人员反光背心的穿戴合规性； 所述步骤5中，基于多类别匹配优先级的判定过程具体为： 为每个检测到的人员目标赋予未穿戴反光背心的初始状态； 针对每个人员目标，优先遍历合规穿戴的反光背心vest_t列表，若匹配到与其存在空间关联关系的合规穿戴的反光背心目标，则将当前人员目标的状态更新为合规穿戴状态，并终止对当前人员目标的后续匹配； 若当前人员目标未能匹配到任何合规穿戴的反光背心目标，则继续遍历未合规穿戴的反光背心vest_f列表，若匹配到与其存在空间关联关系的未合规穿戴的反光背心目标，则将当前人员目标的状态更新为未合规穿戴状态；若仍未匹配到，则当前人员目标的状态保持为未穿戴反光背心状态。

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