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龙图腾网获悉国网吉林省电力有限公司吉林供电公司申请的专利一种基于YOLO-MobileNet的电力作业现场安全防护装备穿戴状态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：CN115424063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211051247.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于YOLO-MobileNet的电力作业现场安全防护装备穿戴状态检测方法是由郭铁滨;关潇卓;卢意新;张家兴;李薇;丁伟;杨烁;高冶;付饶;李达;石根华;张楠;刁乃浔设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLO-MobileNet的电力作业现场安全防护装备穿戴状态检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于目标检测技术领域，具体公开一种基于YOLO‑MobileNet的电力作业现场安全防护装备穿戴状态检测方法，包括步骤：构建数据集、对数据集图像进行标注；构建基于YOLO‑MobileNet的安全防护装备穿戴状态检测网络；网络模型训练和测试。本发明对构成MobileNetv2的瓶颈模块进行改进，利用改进的瓶颈模块和原瓶颈模块构建了改进的MobileNetv2特征提取网络，并用该特征提取网络代替YOLOv4的主干特征提取网络CSPDarkNet53，同时将YOLOv4部分标准卷积网络替换成深度可分离卷积网络，安全帽检测精度由原来的97.5％减低到95.0％，而检测速度却由原来的22帧秒提高到65帧秒，完全能够满足实时检测的要求。

本发明授权一种基于YOLO-MobileNet的电力作业现场安全防护装备穿戴状态检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLO-MobileNet的电力作业现场安全防护装备穿戴状态检测方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1构建数据集、对数据集图像进行标注； 步骤2构建基于YOLO-MobileNet的安全防护装备穿戴状态检测网络： 1构建包含通道注意力网络的MobileNetv2瓶颈模块： ①MobileNetv2瓶颈模块由三部分组成： 第一部分由一个扩展层、一个批归一化层和一个激活函数层组成；所述激活函数层的激活函数为ReLU6激活函数； 第二部分包括一个卷积核为3的深度可分离卷积、一个批归一化层和一个激活函数层；所述激活函数层的激活函数为ReLU6激活函数； 第三部分由一个线性层和一个批归一化层组成； ②在第二部分的批归一化层和激活函数层之间增加一个通道注意力网络，从而构建包含通道注意力网络的MobileNetv2瓶颈模块； 2构建改进的MobileNetv2网络： ①在步骤2的1构建的包含通道注意力网络的MobileNetv2瓶颈模块中，用hard-Swish函数代替包含通道注意力网络的MobileNetv2瓶颈模块中第二部分的ReLU6激活函数，从而构建改进的MobileNetv2网络； ②在改进的MobileNetv2网络的不同阶段交替地使用改进的瓶颈模块和原瓶颈模块，并且根据实际测试结果对瓶颈模块数量进行调整； ③调整后的瓶颈模块数量依次为1,2,3,4,3,2,1； 3将2中构建的改进的MobileNetv2网络代替YOLOv4主干特征提取网络CPSDarkNet，从而构建出基于YOLO-MobileNet的安全防护装备穿戴状态检测网络； 步骤3网络模型训练和测试： 利用已构建的网络模型训练数据集和网络模型测试数据集对网络模型进行训练和测试。

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