一种AC-YOLOX识别模型及安全帽佩戴识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

发明提供一种安全帽佩戴识别模型、识别方法、识别系统，识别模型采用以下步骤训练而得：拍摄工地员工安全帽佩戴视频数据并且截取不同帧数下的图片数据；使用labelme工具标注图片数据，分为hat、person两类，并将标签数据转化为VOC格式的数据集；使用数据增强方法扩充数据集，其中，Mosaic方法通过4张图像的随机拼接再缩放至相同输入尺寸大小，Mixup方法通过叠加不同图像方式模拟遮挡目标的效果；依据AC‑YOLOX识别模型构建识别网络；将数据集输入到AC‑YOLOX识别模型中进行训练和测试，按照7:1:2比例细化为训练集、测试集、验证集，最终得到AC‑YOLOX识别模型的模型文件。

《一种AC-YOLOX识别模型及安全帽佩戴识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023100585372，当前法律状态为已下证，由郑州大学提出申请，发明人为林楠;刘梦迪，申请日期为2023-01-18，公开（公告）日期为2025-12-23，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/10 (2022.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：发明提供一种安全帽佩戴识别模型、识别方法、识别系统，识别模型采用以下步骤训练而得：拍摄工地员工安全帽佩戴视频数据并且截取不同帧数下的图片数据；使用labelme工具标注图片数据，分为hat、person两类，并将标签数据转化为VOC格式的数据集；使用数据增强方法扩充数据集，其中，Mosaic方法通过4张图像的随机拼接再缩放至相同输入尺寸大小，Mixup方法通过叠加不同图像方式模拟遮挡目标的效果；依据AC‑YOLOX识别模型构建识别网络；将数据集输入到AC‑YOLOX识别模型中进行训练和测试，按照7:1:2比例细化为训练集、测试集、验证集，最终得到AC‑YOLOX识别模型的模型文件。

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