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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司珠海供电局申请的专利一种基于显著性神经网络模型的施工安全预警方法和装置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：CN115578693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202211399577.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于显著性神经网络模型的施工安全预警方法和装置是由曾啸;陈霖;阮贝;王强;刘锦湖;许典鸿;黄国智;王兴圣;彭家欣;郑栩凡;苗浩;徐雪丹设计研发完成，并于2022-11-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于显著性神经网络模型的施工安全预警方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于显著性神经网络模型的施工安全预警方法和装置，通过对施工设备和人员图像集进行图像预处理，生成训练样本数据，构建初始显著性神经网络模型，训练生成目标显著性神经网络模型，当接收到待识别施工现场图像时，采用待识别施工现场图像输入目标显著性神经网络模型，生成目标细化特征图，确定多个对应的目标本体区域，并对目标本体区域进行标识，基于是否满足预设条件的判断结果，判断目标本体数据关联的施工人员是否存在施工安全隐患；解决现有卷积神经网络无法准确的识别图片中施工人员与施工设备的像素点特征差异，突出施工人员局部区域的显著特征，从而造成未能及时给施工人员提供安全预警，存在施工安全隐患的技术问题。

本发明授权一种基于显著性神经网络模型的施工安全预警方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于显著性神经网络模型的施工安全预警方法，其特征在于，包括： 当接收到施工设备和人员图像集时，对所述施工设备和人员图像集进行图像预处理，生成训练样本数据； 采用预设VGGnet16卷积神经网络模型与预设交并空间型神经网络模型构建交并空间注意力机制卷积神经网络模型，并结合预设LSTM神经网络模型构建初始显著性神经网络模型； 所述构建交并空间注意力机制卷积神经网络模型包括：对由所述VGGnet16卷积神经网络模型提取的特征图沿通道轴进行最大池化和平均池化，对池化后的结果进行交并操作生成掩模矩阵，并将所述掩模矩阵与所述特征图相乘得到增强后的特征图； 采用所述训练样本数据对所述初始显著性神经网络模型进行训练，生成目标显著性神经网络模型； 当接收到待识别施工现场图像时，采用所述待识别施工现场图像输入所述目标显著性神经网络模型，生成目标细化特征图； 从所述目标细化特征图提取对应的目标本体数据，根据所述目标本体数据确定多个对应的目标本体区域，并对所述目标本体区域进行标识； 基于多个所述目标本体区域是否满足预设条件的判断结果，判断所述目标本体数据关联的施工人员是否存在施工安全隐患。

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