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龙图腾网恭喜广东智云城建科技有限公司申请的专利一种施工范围侵入风险判定模型的训练验证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：CN119625647B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510152327.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种施工范围侵入风险判定模型的训练验证方法是由陈奕昆;李枫;张良;李灵锋设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种施工范围侵入风险判定模型的训练验证方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别模型训练技术领域，尤其涉及一种施工范围侵入风险判定模型的训练验证方法；包括以下步骤：S1、获取多个感兴趣区域对应的图像，将图像根据不同的感兴趣区域划分为多个图像集；S2、对每个图像集中的每个图像，都分别进行人工轮廓识别和模型轮廓识别，得到人工轮廓识别图像和模型轮廓识别图像，得到多个训练集；S3、得到总评价因子和施工机械评价因子；S4、设置第一评价设定值和第二评价设定值，将总评价因子、施工机械评价因子与第一评价设定值和第二评价设定值进行比较，根据不同情况判断S2步骤进行模型轮廓识别的识别模型是否进行迭代训练；提高施工范围侵入风险判定中感兴趣区域识别的精度。

本发明授权一种施工范围侵入风险判定模型的训练验证方法在权利要求书中公布了：1.一种施工范围侵入风险判定模型的训练验证方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取多个感兴趣区域对应的图像，将图像根据不同的感兴趣区域划分为多个图像集，感兴趣区域包括施工工人和多个施工机械；S2、对每个图像集中的每个图像，都分别进行人工轮廓识别和模型轮廓识别，得到人工轮廓识别图像和模型轮廓识别图像，设置多个训练集，一个训练集中放置一个图像集处理后的全部人工轮廓识别图像和模型轮廓识别图像，每个训练集都包括多个训练对，每个训练对包括一个图像对应的人工轮廓识别图像和模型轮廓识别图像；S3、根据S2步骤得到的多个训练集，得到总评价因子和施工机械评价因子；具体包括以下步骤：S31、对每个训练集进行分析，得到每个训练集的评价因子；具体包括以下步骤：S311、得到第i个训练集中的每个训练对的评价因子，第i个训练集中的第j个训练对的评价因子的获取方法具体包括以下步骤：S3111、对第i个训练集中的第j个训练对，获取人工轮廓识别图像中轮廓内全部像素点的像素坐标，形成第一像素坐标集；同时获取模型轮廓识别图像中轮廓内全部像素点的像素坐标，形成第二像素坐标集；S3112、对第一像素坐标集进行误差值筛选，得到经过误差筛选的第一筛选像素坐标集，第一筛选像素坐标集包括多个第一筛选像素坐标；S3113、对第二像素坐标集进行误差值筛选，得到经过误差筛选的第二筛选像素坐标集，第二筛选像素坐标集包括多个第二筛选像素坐标；S3114、根据第一筛选像素坐标集和第二筛选像素坐标集，得到第i个训练集中第j个训练对的评价因子，j取1到Q，Q表示第i个训练集中训练对的总数量；S3114步骤中，得到第i个训练集中第j个训练对的评价因子的具体方法为：对每个第一筛选像素坐标，都与全部的第二筛选像素坐标进行欧式距离计算，得到与第一筛选像素坐标欧式距离值最小的第二筛选像素坐标，将对应的第一筛选像素坐标和第二筛选像素坐标组成一个样本对，每个样本对对应一个样本对距离值，样本对距离值为该样本对中第一筛选像素坐标和第二筛选像素坐标之间的欧式距离值；设置第一距离判断值和第二距离判断值，第一距离判断值为0，第二距离判断值大于第一距离判断值；筛选等于第一距离判断值的样本对距离值的数量，记作；筛选大于第一距离判断值且小于等于第二距离判断值的样本对距离值的数量，记作；筛选大于第二距离判断值的样本对距离值的数量，记作；第i个训练集中的第j个训练对的评价因子通过下式计算得出： ；上式中，表示第i个训练集中的第j个训练对的评价因子，表示第一权重值，表示第二权重值，表示第三权重值；S312、对S311步骤得到的第i个训练集中全部训练对的评价因子，取平均值，得到第i个训练集对应的评价因子；S32、根据每个训练集的评价因子，得到总评价因子，具体通过下式计算得出： ； ；上式中，E表示总评价因子，表示第i个训练集对应的评价因子，表示对应的精度权重值，表示第i个设定阈值；S33、设置、、、分别为四个不同施工机械对应的训练集的评价因子，取、、、的平均值为施工机械评价因子；S4、设置第一评价设定值和第二评价设定值，将总评价因子、施工机械评价因子与第一评价设定值和第二评价设定值进行比较，形成不同情况，根据不同情况判断S2步骤进行模型轮廓识别的识别模型是否进行迭代训练。

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