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龍圖騰網獲悉上海交通大學申請的專利基于計算機視覺的挖掘機與人碰撞事故預警方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116469037B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310437824.4，技術領域涉及：G06V20/40；該發明授權基于計算機視覺的挖掘機與人碰撞事故預警方法及系統是由徐峰;田澤卉;張志鵬;胡昊;陶鈺;黃鶴;馬文迪;劉嘯宇;梅心語;戴磊;胡喆設計研發完成，并于2023-04-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于計算機視覺的挖掘機與人碰撞事故預警方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于計算機視覺的挖掘機與人碰撞事故預警方法及系統。本發明首先通過目標檢測、2D關鍵點檢測、3D姿勢識別等計算機視覺算法，對施工現場視頻流進行工人和挖掘機的3D骨架識別；其次，基于挖掘機3D骨架在工作狀態下的3D運動姿態，劃定出挖掘機工作狀態下周圍的3D動態危險區域；最后，對工人的3D骨架關鍵點是否入侵了挖掘機工作狀態下周圍的3D動態危險區域進行判斷，作為是否有挖掘機與人碰撞危險的依據，如有危險則發出預警。與現有技術相比，本發明通過計算機視覺技術構建了挖掘機工作狀態下周圍的3D動態危險區域，提升了挖掘機與人碰撞事故自動預警的精確性和有效性，最大程度避免了誤判的發生，有利于施工現場的智能化安全管理。

本發明授權基于計算機視覺的挖掘機與人碰撞事故預警方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于計算機視覺的挖掘機與人碰撞事故預警方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取施工現場視頻流； 將所述施工現場視頻流輸入事故預警模型，確定挖掘機動態危險區域； 判斷所述挖掘機動態危險區域內是否有人，若是，則發出預警； 其中，所述事故預警模型的構建包括以下步驟： S1、構建挖掘機目標檢測模型及人體目標檢測模型；獲取挖掘機施工現場圖片數據集，對所述挖掘機目標檢測模型及人體目標檢測模型進行訓練及驗證； S2、構建基于深度學習的挖掘機識別模型，用于進行挖掘機2D關鍵點提取及其3D坐標還原； S3、構建基于深度學習的人體識別模型，用于進行人體2D關鍵點提取及其3D坐標還原； S4、根據挖掘機關鍵點3D坐標還原結果，量化提取挖掘機的運行狀態指標，劃定挖掘機工作狀態下的3D動態危險區域； S5、使用基于PnP的坐標系統一方法統一人體坐標系和挖掘機坐標系，對人員入侵挖掘機工作狀態下的3D動態危險區域的行為進行識別和監測； 步驟S4中，劃定挖掘機工作狀態下的3D動態危險區域包括以下步驟： 通過Yolox-Hourglass-Transformer模型，從所述施工現場視頻流中得到挖掘機運行過程中的3D動態骨架，對其進行后處理； 使用Savgol濾波器，對滑動窗口范圍內的連續信號點進行多項式擬合，過濾掉挖掘機運行狀態下3D骨架識別結果中的異常點； 將挖掘機工作狀態下的運動分解為整體轉動和機械臂伸展，并使用局部坐標系和全局坐標系表達挖掘機的運動狀態； 通過全局坐標系和局部坐標系將描述挖掘機工作狀態下運動姿勢的骨架關鍵點位置參數轉換為4個角度參數θ1、θ2、θ3和θ4；其中，θ4用于表達挖掘機在全局坐標系下的整體旋轉，θ1、θ2和θ3用于表達挖掘機在局部坐標系的x-y平面內的機械臂伸展； 計算挖掘機4個角度參數的當前時刻角速度： 定義工人平均反應時間Δt，將工人平均反應時間內挖掘機機械臂可能掃過的3D區域作為挖掘機工作狀態下的3D動態危險區域，即基于Δt計算挖掘機的運動趨勢： 得到4個角度參數值變化構成的3D區域作為挖掘機工作狀態下的3D動態危險區域。

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