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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于增量学习的劳保物品目标检测方法及系统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：CN116310647B 。

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：202310289172.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于增量学习的劳保物品目标检测方法及系统是由方阳;杜良奥;谢百连;邓欣;孙开伟设计研发完成，并于2023-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增量学习的劳保物品目标检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，特别涉及一种基于增量学习的劳保物品目标检测方法及系统，方法包括构建第一劳保物品目标检测数据集对教师网络进行训练；获取第二劳保物品目标检测数据集，根据第二劳保物品目标检测数据集中比第一劳保物品目标检测数据集多的标签类别数量，增加学生网络输出层神经元数量来扩展网络；对学生模型初始化，在学生模型与教师模型之间构建蒸馏损失函数；基于构建的蒸馏损失函数构建学生模型的损失函数，利用第二劳保物品目标检测数据集对学生模型进行训练；将训练好的学生模型部署到智慧工地平台上，对工地内进行目标检测；本发明克服传统深度学习算法在新样本上训练之后会产生灾难性遗忘的问题。

本发明授权一种基于增量学习的劳保物品目标检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于增量学习的劳保物品目标检测方法，其特征在于，在劳保物品目标类型发生变化时，可以对劳保物品目标进行增量式的学习，具体包括以下步骤： 通过工地摄像头拍摄真实施工环境下劳保物品目标图像，对拍摄的图像进行类别和位置信息的标签标注，构成第一劳保物品目标检测数据集； 构建目标检测网络作为教师模型，利用第一劳保物品目标检测数据集对教师网络进行训练； 通过工地摄像头拍摄真实施工环境下劳保物品目标图像，只对第一劳保物品目标检测数据集中没有出现过的新类别的劳保用品进行类别和位置信息标签的标注，构成第二劳保物品目标检测数据集； 根据第二劳保物品目标检测数据集中标签类别数量，增加学生网络输出层神经元数量来扩展网络； 使用训练好的教室网络的网络参数对学生网络进行初始化，并对学生模型中新增的神经元进行随机初始化； 在学生模型与教师模型之间构建蒸馏损失函数，该损失包括教师网络和学生网络对旧类别的分类分支输出之间的损失函数，表示为： ； 其中，为教师网络对第个输入样本的旧类别的分类分支输出，为学生网络对第𝑖个输入样本的旧类别的分类分支输出，为单次训练中同时处理的样本数量； 教师网络和学生网络对旧类别的回归分支输出之间的损失函数表示为： ； ； ； 其中，为模型对当前样本预测出的边界框的个数；表示计算两个边界框中某一个边界的KL散度；为教师网络第个边界框的概率矩阵，为学生网络第个边界框的概率矩阵；分别表示模型预测出的边界框的上边缘、下边缘、左边缘、右的概率分布，为每个边界框的概率矩阵； 基于构建的蒸馏损失函数构建学生模型的损失函数，利用第二劳保物品目标检测数据集对学生模型进行训练； 将训练好的学生模型部署到智慧工地平台上，对工地内进行目标检测。

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