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龙图腾网获悉日照职业技术学院申请的专利基于人体姿态检测的建筑巡检机器人防护穿戴识别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：CN115294654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202210962084.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于人体姿态检测的建筑巡检机器人防护穿戴识别方法是由李顺达;熊文生;冷波设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人体姿态检测的建筑巡检机器人防护穿戴识别方法在说明书摘要公布了：本发明为基于人体姿态检测的建筑巡检机器人防护穿戴识别方法，首先，通过人体姿态识别选取与防护穿戴相关的关键点，通过像素点填充的方式将各个关键点由坐标形式转换为图像形式，生成人体姿态热图；其次，构建防护穿戴识别模型，防护穿戴识别模型包括第一级神经网络、第二级神经网络以及位于两级神经网络之间的连接模块；最后，对防护穿戴识别模型进行训练，将训练后的防护穿戴识别模型移植到建筑巡检机器人中，用于对建筑工人是否穿戴手套、反光衣和安全帽进行智能识别，输出各种防护用具的类别、置信度和识别框，并对反光衣识别框和安全帽置信度的修正。通过关键点对防护用具进行定位，考虑了防护用具与人体穿戴部位的位置关联性，避免图像中相似物体对识别结果的干扰。

本发明授权基于人体姿态检测的建筑巡检机器人防护穿戴识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人体姿态检测的建筑巡检机器人防护穿戴识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 第一步、采集含有建筑工人的彩色图像、深度图像和高亮彩色图像，高亮彩色图像在闪光的情况下采集； 第二步、通过人体姿态识别得到人体25个关键点，选取与防护穿戴相关的关键点，并将与防护穿戴相关的关键点在深度相机坐标系中的坐标转换到彩色相机坐标系中；防护穿戴识别包括手套、安全帽和反光衣三种防护用具； 第三步、根据与防护穿戴相关的关键点在彩色相机坐标系中的坐标，通过计算人体姿态热图中各个像素点的像素值，将与防护穿戴相关的各个关键点由坐标形式转换为图像形式，生成人体姿态热图； 第四步、构建防护穿戴识别模型，防护穿戴识别模型包括第一级神经网络、第二级神经网络以及位于两级神经网络之间的连接模块；将人体姿态热图、彩色图像和高亮彩色图像输入到第一级神经网络中进行特征提取，连接模块用于调整第一级神经网络输出特征的尺寸和通道数，将连接模块的输出特征输入到第二级神经网络中进行特征处理，实现防护穿戴识别； 第五步、对防护穿戴识别模型进行训练，将训练后的防护穿戴识别模型移植到建筑巡检机器人中，在机器人巡检中对建筑工人是否穿戴手套、反光衣和安全帽进行智能识别；防护穿戴识别模型输出手套、反光衣和安全帽三种防护用具的类别、置信度和识别框；对防护穿戴识别模型的输出结果进行修正，包括对反光衣识别框和安全帽置信度的修正； 反光衣识别框的修正步骤为： 步骤E1、将彩色图像和高亮彩色图像分别转换为彩色灰度图像和高亮灰度图像，将高亮灰度图像与彩色灰度图像相同位置上像素点的像素值相减，得到亮差图像； 步骤E2、对亮差图像进行处理，得到高亮彩色图像中反光衣所在的区域，即前景图； 步骤E3、利用种子填充法计算得到前景图中所有独立的前景块，再利用虫随法计算各个前景块的边缘点，基于边缘点根据最小外接矩形法得到每个前景块的边框；根据前景块与反光衣识别框的位置关系将前景块分为三类，分别为：全部区域位于反光衣识别框内的前景块、部分区域位于反光衣识别框内的前景块、全部区域位于反光衣识别框外的前景块； 步骤E4、将部分区域和全部区域位于反光衣识别框内的所有前景块的边缘点以及反光衣识别框的四条边框上的所有点进行汇总，根据最小外接矩形法得到汇总后所有点的最小外接矩形框，即修正后的反光衣识别框；利用修正后的反光衣识别框替换防护穿戴识别模型输出的反光衣识别框，得到最终的反光衣识别框； 安全帽置信度的修正步骤为： 步骤F1、假设防护穿戴识别模型输出的安全帽识别框内的所有像素点数量为n，安全帽识别框内安全帽占据的像素点数量为，则安全帽识别框内安全帽在世界坐标系中的投影面积为： ， ， 式中，为彩色图像中安全帽所在区域单个像素点在世界坐标系中的投影面积； 步骤F2、设置安全帽的投影面积区间为，假设安全帽置信度的原始值为，则安全帽置信度的修正值表示为： 再利用安全帽置信度的修正值替换防护穿戴识别模型输出的安全帽置信度，得到最终的安全帽置信度。

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