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龍圖騰網獲悉中國石油大學(華東)申請的專利基于深度學習的執法場所管理監督方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119888622B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510049371.7，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權基于深度學習的執法場所管理監督方法及系統是由王琪皓;閆碩;張千設計研發完成，并于2025-01-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的執法場所管理監督方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及基于深度學習的執法場所管理監督方法及系統，包括：采集執法場所內的執法過程數據；基于所述執法過程數據，利用人臉識別模型進行人臉識別；其中，所述人臉識別模型基于改進的Dense?MobileFaceNet網絡構建；利用目標識別模型，對識別人臉后的數據進行目標識別，識別執法過程中的異常行為；其中，所述目標識別模型基于改進的YOLOv7?tiny網絡構建。本發明能夠實現對執法場所內的實時監控、違規行為識別與預警，提升執法管理的透明性和合法性。

本發明授權基于深度學習的執法場所管理監督方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的執法場所管理監督方法，其特征在于，包括： 采集執法場所內的執法過程數據； 基于所述執法過程數據，利用人臉識別模型進行人臉識別；其中，所述人臉識別模型基于改進的Dense-MobileFaceNet網絡構建； 利用目標識別模型，對識別人臉后的數據進行目標識別，識別執法過程中的異常行為；其中，所述目標識別模型基于改進的YOLOv7-tiny網絡構建； 改進YOLOv7-tiny網絡包括： 在YOLOv7-tiny網絡中的主干網絡不同尺度的ELAN層之后均添加一個增強型金字塔分割注意力機制； 在YOLOv7-tiny網絡中的Neck部分強化特征網絡中再次加入增強型金字塔分割注意力機制； 增強型金字塔分割注意力機制的處理過程為： Zi＝SEWeightFi,i＝0,1,2,…,S-1, Out＝Cat[Y0，Y1,…,Ys-1]， 其中，Zi表示特征圖通道注意力的權重向量，atti表示Softmax對通道注意力特征權重的歸一化加權過程，0ut為最終輸出得到的特征圖，SEWeightFi表示利用SE注意力模塊對特征Fi進行通道級別的加權處理，i表示特征圖Fi的索引，即第i個特征圖，SoftmaxZi表示對向量Zi應用Softmax函數，Zi表示通過SE注意力模塊計算得到的第i個特征圖Fi的通道權重向量，S表示通過SPC模塊將輸入特征圖X拆分成的組數，YS-1表示經過注意力機制處理后的最后一個特征圖，Cat表示特征圖的拼接操作； 在YOLOv7-tiny網絡的訓練過程中，使用SIoULoss作為YOLOv7-tiny網絡的定位損失函數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國石油大學(華東)，其通訊地址為：266000 山東省青島市黃島區長江西路66號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。