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龙图腾网恭喜中国长江三峡集团有限公司申请的专利基于双主干融合的施工场景对象识别方法、装置和产品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：CN119068409B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202410998083.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于双主干融合的施工场景对象识别方法、装置和产品是由张隽;叶诗阳;欧阳金惠;李哲;张亚平设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双主干融合的施工场景对象识别方法、装置和产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种基于双主干融合的施工场景对象识别方法、装置和产品，其中的方法具体包括：采集施工图像；根据目标检测模型，对施工图像进行识别，得到识别结果；识别结果中包含：施工对象类别和施工对象类别在施工图像中的位置信息；根据识别结果，确定施工图像是否涉及异常行为；特征分割网络中的第i个特征分割模块对第i种第一图像特征进行卷积处理和分割处理，并向相连接的第j个特征融合模块输出第j种子图像特征。本申请实施例能够节省施工场景下的安全监控所花费的人力成本；并且，本申请实施例的实时监控能够提高施工场景下安全监控的准确率，进而能够降低安全责任事故的发生率。

本发明授权基于双主干融合的施工场景对象识别方法、装置和产品在权利要求书中公布了：1.一种基于双主干融合的施工场景对象识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集施工图像；根据目标检测模型，对所述施工图像进行识别，得到识别结果；所述识别结果中包含：施工对象类别和所述施工对象类别在所述施工图像中的位置信息，所述施工对象类别包括如下类别中的至少一种：人类别、施工机械类别、安全防护设施佩戴类别和安全标识类别；根据所述识别结果，确定所述施工图像是否涉及异常行为；其中，所述目标检测模型包括：第一主干网络、特征分割网络、第二主干网络、颈部网络和检测头网络；所述特征分割网络包括：n个特征分割模块；所述第二主干网络包括：n个特征融合模块；至少部分特征融合模块后连接有通道到像素模块；n为大于1的正整数；所述根据目标检测模型，对所述施工图像进行识别，包括：所述第一主干网络确定所述施工图像对应的n种第一图像特征；所述特征分割网络中的第i个特征分割模块对第i种第一图像特征进行卷积处理和分割处理，得到的分割处理结果包括：i种子图像特征，并向相连接的第j个特征融合模块输出第j种子图像特征；i、j为正整数，i不大于n，j不大于i；在i大于1的情况下，相同的第i个特征分割模块输出的i种子图像特征为不同通道数量的子图像特征；一个特征融合模块对应一种通道数量，不同特征融合模块对应不同的通道数量；所述第二主干网络中的第i个特征融合模块对至少一种子图像特征进行第一融合处理，以得到第一融合结果，所述第二主干网络中的通道到像素模块根据所述第一融合结果，确定第二图像特征，并向颈部网络输出第二图像特征；所述颈部网络对所述第二图像特征进行第二融合处理，以得到第二融合处理结果；所述检测头网络根据所述第二融合处理结果，确定所述识别结果；所述第一主干网络包括：依次连接的第二卷积模块和n-1个处理单元；所述处理单元包括：第三卷积模块和通道到像素模块；其中，所述第二卷积模块与第1个特征分割模块相连接，用于向第1个特征分割模块输出第1种第一图像特征；所述n-1个处理单元包含的通道到像素模块分别与对应的n-1个特征分割模块相连接，用于向对应的特征分割模块输出第一图像特征；所述第二主干网络包括：依次连接的第一卷积模块A、第一特征融合模块、第一卷积模块B、第二特征融合模块、第一通道到像素模块、第一卷积模块C、第三特征融合模块、第二通道到像素模块、第一卷积模块D、第四特征融合模块、第三通道到像素模块、第一卷积模块E、第五特征融合模块和第四通道到像素模块。

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