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龙图腾网获悉四川轻化工大学申请的专利改进YOLOv5的电力施工人员安全用具穿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：CN115731577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211505628.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权改进YOLOv5的电力施工人员安全用具穿戴检测方法是由吴浩;石柱;金钟杨设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本改进YOLOv5的电力施工人员安全用具穿戴检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了改进YOLOv5的电力施工人员安全用具穿戴检测方法，包括：对电力作业现场穿戴图像进行标注，获取数据集；构建基于改进YOLOv5的安全用具穿戴检测模型；利用所述数据集对所述安全用具穿戴检测模型进行训练；将所述电力作业现场穿戴图像，输入至训练后的所述安全用具穿戴检测模型中，获取穿戴检测结果。本发明能有效提升小目标和遮挡目标的检测精度，满足电力作业现场穿戴检测的实时性与准确率要求。

本发明授权改进YOLOv5的电力施工人员安全用具穿戴检测方法在权利要求书中公布了：1.改进YOLOv5的电力施工人员安全用具穿戴检测方法，其特征在于，包括： 对电力作业现场穿戴图像进行标注，获取数据集； 构建基于改进YOLOv5的安全用具穿戴检测模型； 改进YOLOv5包括：改进所述YOLOv5的骨干网络模块中的SPP子模块和Neck模块； 改进所述SPP子模块包括： 在所述SPP子模块的池化层中增加一个3×3大小的池化核，构成若干不同尺度大小的池化核； 在与所述池化层连接的Concat层后增加一个1×1大小的卷积来整合通道数； 利用扩张卷积替换所述池化层的最大池化操作； 在所述SPP子模块的尾部嵌入MHSA自注意力机制； 所述扩张卷积为在标准卷积中加入空洞，形成空洞卷积核； 所述空洞卷积核尺寸的计算公式为： 其中，k为扩张前卷积核的尺寸，为扩张后卷积核的尺寸，r为扩张率； 改进所述Neck模块包括： 在所述Neck模块的PANet结构上引入跨尺度特征桥连操作，以及引入轻量级上采样算子CARAFE来进行上采样； 其中，引入跨尺度特征桥连操作包括：在PANet结构中引入上、中、下三层尺度特征桥联，通过张量的拼接操作，在引入少量复杂度的同时实现特征补偿；引入轻量级上采样算子CARAFE包括：将所述Neck模块中相对应的特征图与经过所述轻量级上采样算子CARAFE的特征图进行特征融合，然后通过一个3×3conv得到下一步的输出特征图； 利用所述数据集对所述安全用具穿戴检测模型进行训练； 将所述电力作业现场穿戴图像，输入至训练后的所述安全用具穿戴检测模型中，获取穿戴检测结果。

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四川轻化工大学，其通讯地址为：643000 四川省自贡市自流井区汇兴路519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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