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龙图腾网获悉电子科技大学;成都优迪软件技术有限公司申请的专利一种多模态的工地机器人安全保护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：CN115995106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211496517.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种多模态的工地机器人安全保护方法是由于鸿洋;罗骄洋设计研发完成，并于2022-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态的工地机器人安全保护方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种多模态的工地机器人安全保护方法，包括预存特征查找步骤、深度检测步骤、脸部深度特征提取步骤、脸部RGB特征提取步骤、声音特征提取步骤、特征融合步骤、和认证步骤；在进行特征提取之前，先通过深度检测来排除伪造嫌疑。特征融合时除了考虑较常规的脸部RGB特征向量和声音特征向量，还考虑了脸部深度特征向量，脸部深度特征向量不易受外物对面部的局部遮挡的影响，受现场限制少，融合了脸部深度特征向量的特征能增强认证过程的稳定性。在提取脸部RGB特征向量时采用IRFL网络进行增加，识别出那些与身份特征无关的区域并对其施加噪声。本发明能保证工机器人的操作人员具有资格，保护机器人的代码和结构设计不被不符合资格的人员窃取。

本发明授权一种多模态的工地机器人安全保护方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态的工地机器人安全保护方法，其特征在于，包括以下步骤： 预存特征查找步骤：接收操作人员的卡片信息与数据库匹配，找到卡片信息对应的特征向量Y； 深度检测步骤：通过前置摄像头收集到操作人员的深度图像并进行不同角度的三种采样，得到三种深度图像；计算三种深度图像的头部区域中深度的方差，并计算三种深度图像的方差均值s²；当方差均值s²大于等于预设定的阈值δ，则说明深度检测正常，否则，表明深度波动不明显，不再进行之后步骤； 脸部深度特征提取步骤：使用训练好的深度特征网络对操作人员的深度图像提取脸部深度特征向量； 脸部RGB特征提取步骤：使用训练好的RGB特征网络对前置摄像头采集操作人员的RGB图像提取操作人员的脸部的RGB特征向量后再经过IRFL网络进行增强得到最终的脸部RGB特征向量；所述IRFL网络用于在头部区域中识别出与身份特征无关的区域，并对与身份特征无关的区域概率密度函数符合正态分布施加噪声；所述与身份特征无关的区域为被物品遮挡的区域； 声音特征提取步骤：使用训练好的声音特征网络对与文本无关的的声纹特征信息，再进行三角滤波得到声音特征向量； 特征融合步骤：将脸部深度特征向量、脸部RGB特征向量和声音特征向量从1维的数据空间扩展到2维后做笛卡尔积得到融合特征： ； 其中，为脸部深度特征向量，为脸部RGB特征向量，为声音特征向量，表示笛卡尔积；、和分别表示、和用1扩充后的向量； 认证步骤：对融合特征进行降维后，将降维后的融合特征以及输入认证网络，认证网络输出认证结果，当认证成功，开放操作权限。

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