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龍圖騰網(wǎng)獲悉國(guó)能寶日希勒能源有限公司申請(qǐng)的專利設(shè)備防護(hù)罩缺失檢測(cè)方法及裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114581737B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210249980.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/774；該發(fā)明授權(quán)設(shè)備防護(hù)罩缺失檢測(cè)方法及裝置是由趙亮;韓寶虎;韓希君;安文利;張鵬;李國(guó)強(qiáng);孫魁元;劉漢文;孫煒歆;曲海生;屠鳳釗設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本設(shè)備防護(hù)罩缺失檢測(cè)方法及裝置在說明書摘要公布了：本公開的實(shí)施例提供了一種設(shè)備防護(hù)罩缺失檢測(cè)方法及裝置。所述方法包括：獲取各種防護(hù)罩圖像樣本，對(duì)初始防護(hù)罩識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成目標(biāo)防護(hù)罩識(shí)別模型；對(duì)待識(shí)別防護(hù)罩進(jìn)行拍攝，獲得當(dāng)前防護(hù)罩圖像；將所述當(dāng)前防護(hù)罩圖像輸入至所述目標(biāo)防護(hù)罩識(shí)別模型，以利用所述目標(biāo)防護(hù)罩識(shí)別模型對(duì)所述當(dāng)前防護(hù)罩圖像進(jìn)行檢測(cè)分析，判斷所述待識(shí)別防護(hù)罩是否缺失。以此方式，可以對(duì)設(shè)備防護(hù)罩進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，以及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備防護(hù)罩是否異常，避免設(shè)備防護(hù)罩缺失發(fā)現(xiàn)的不及時(shí)而帶來危險(xiǎn)，也能提高設(shè)備防護(hù)罩缺失的檢測(cè)效率。

本發(fā)明授權(quán)設(shè)備防護(hù)罩缺失檢測(cè)方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種設(shè)備防護(hù)罩缺失檢測(cè)方法，其特征在于，包括： 獲取各種防護(hù)罩圖像樣本，對(duì)初始防護(hù)罩識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成目標(biāo)防護(hù)罩識(shí)別模型； 對(duì)待識(shí)別防護(hù)罩進(jìn)行拍攝，獲得當(dāng)前防護(hù)罩圖像； 將所述當(dāng)前防護(hù)罩圖像輸入至所述目標(biāo)防護(hù)罩識(shí)別模型，以利用所述目標(biāo)防護(hù)罩識(shí)別模型對(duì)所述當(dāng)前防護(hù)罩圖像進(jìn)行檢測(cè)分析，判斷所述待識(shí)別防護(hù)罩是否缺失； 所述利用所述目標(biāo)防護(hù)罩識(shí)別模型對(duì)所述當(dāng)前防護(hù)罩圖像進(jìn)行檢測(cè)分析，判斷所述待識(shí)別防護(hù)罩是否缺失，包括： 利用所述目標(biāo)防護(hù)罩識(shí)別模型檢測(cè)所述當(dāng)前防護(hù)罩圖像的內(nèi)輪廓和外輪廓； 若同時(shí)檢測(cè)到所述內(nèi)輪廓和所述外輪廓，則判斷所述待識(shí)別防護(hù)罩不缺失； 若未檢測(cè)到所述內(nèi)輪廓和或所述外輪廓，則判斷所述待識(shí)別防護(hù)罩缺失； 所述獲取各種防護(hù)罩圖像樣本，對(duì)初始防護(hù)罩識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，生成目標(biāo)防護(hù)罩識(shí)別模型，包括： 獲取不同時(shí)間段的各種防護(hù)罩圖像樣本，形成樣本集； 將所述樣本集輸入至基于深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)算法的初始防護(hù)罩識(shí)別模型，以利用所述樣本集的標(biāo)注以及所述樣本集的特征，對(duì)所述初始防護(hù)罩識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而獲得所述目標(biāo)防護(hù)罩識(shí)別模型； 在將所述樣本集輸入至基于深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)算法的初始防護(hù)罩識(shí)別模型之前，所述方法還包括： 按照預(yù)設(shè)要求對(duì)所述樣本集中的防護(hù)罩圖像樣本進(jìn)行裁剪處理； 利用標(biāo)注工具對(duì)所述防護(hù)罩圖像樣本中的防護(hù)罩輪廓進(jìn)行標(biāo)注，對(duì)所述防護(hù)罩輪廓進(jìn)行標(biāo)注包括：對(duì)防護(hù)罩輪廓是否完整進(jìn)行標(biāo)記，以及對(duì)所述防護(hù)罩上的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行標(biāo)記。

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