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龍圖騰網(wǎng)獲悉武漢城投信息科技有限公司申請的專利一種基于人工智能的安防監(jiān)控異常行為識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120318767B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510774777.1，技術(shù)領域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的安防監(jiān)控異常行為識別方法是由龔紹斌;朱小偉;車建鋒;張彥峰;帥裕芬;季青設計研發(fā)完成，并于2025-06-11向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的安防監(jiān)控異常行為識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于異常行為分析技術(shù)領域，具體公開提供的一種基于人工智能的安防監(jiān)控異常行為識別方法，該方法首先通過采集施工視頻和自然環(huán)境數(shù)據(jù)，通過施工管理系統(tǒng)獲取施工環(huán)境數(shù)據(jù)；并利用機器視覺技術(shù)識別人員及安全配置特征，通過數(shù)據(jù)挖掘統(tǒng)計環(huán)境特征指標并進行多模態(tài)融合；然后搭建環(huán)境影響和工序交錯影響模型，輸出相應影響因子；再根據(jù)輸出結(jié)果定義異常評定觸發(fā)指標，搭建異常行為識別模型進行判定；最后將判定結(jié)果與預警觸發(fā)機制匹配并預警。本發(fā)明能夠全方位、多維度地對施工現(xiàn)場進行監(jiān)控，綜合了多方面的影響因素。同時借助模型的搭建和分析，為異常行為的判定提供科學依據(jù)。并且能夠?qū)崿F(xiàn)及時、有效的預警。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人工智能的安防監(jiān)控異常行為識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的安防監(jiān)控異常行為識別方法，其特征在于，該方法包括： 步驟1、施工區(qū)域部署的高清攝像頭以不同角度和高度采集現(xiàn)場視頻，同時通過安置的氣象傳感器實時采集自然環(huán)境數(shù)據(jù)，并通過施工管理系統(tǒng)獲取施工環(huán)境數(shù)據(jù)； 步驟2、采用時間戳機制對視頻數(shù)據(jù)、自然環(huán)境數(shù)據(jù)和施工環(huán)境數(shù)據(jù)進行同步，統(tǒng)計自然環(huán)境特征指標和施工環(huán)境特征指標，并使用計算機視覺技術(shù)對視頻數(shù)據(jù)進行處理，進而識別現(xiàn)場人員特征和安全配置特征； 步驟3、基于自然環(huán)境特征指標和施工環(huán)境特征指標，搭建環(huán)境影響模型和工序交錯影響模型，并通過模型輸出環(huán)境影響因子和工序影響因子； 步驟4、定義異常評定觸發(fā)指標，搭建異常行為識別模型進行異常行為判定； 步驟5、將判定結(jié)果與預先設置的預警觸發(fā)機制進行匹配，并進行對應預警； 所述搭建環(huán)境影響模型，包括： 以施工安全為目標變量，對每個自然環(huán)境特征指標和施工環(huán)境特征指標，計算其與目標變量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)； 通過皮爾遜相關(guān)系數(shù)篩選出與大于設定閾值的自然環(huán)境特征指標和施工環(huán)境特征指標，分別記為自然環(huán)境變量和施工環(huán)境變量，將各目標環(huán)境變量和施工環(huán)境變量依次組成自然環(huán)境特征矩陣和施工環(huán)境特征矩陣； 根據(jù)皮爾遜相關(guān)系數(shù)大小，為每個目標環(huán)境變量分配權(quán)重，通過加權(quán)求和計算得到自然環(huán)境影響因子，按照自然環(huán)境因子的計算方式同理計算施工環(huán)境影響因子； 選擇線性回歸函數(shù)作為環(huán)境影響模型架構(gòu)，設置自然環(huán)境和施工環(huán)境的權(quán)重系數(shù)，將自然環(huán)境影響因子和施工環(huán)境影響因子作為輸入，將環(huán)境影響因子作為輸出，由此組成環(huán)境影響模型； 搭建工序交錯影響模型，包括： 從執(zhí)行時間中提取開始時間和結(jié)束時間，將兩者的差值作為工序的持續(xù)時間，基于開始時間和結(jié)束時間，得到各工序之間的重疊時間，并計算各工序之間的時間重疊度，表示第個工序，； 基于各工序的執(zhí)行區(qū)域，得到各工序之間的重疊區(qū)域面積，并計算各工序之間的空間重疊度； 對比各工序之間的資源需求，統(tǒng)計各工序之間在資源需求上的重疊部分數(shù)量，進而統(tǒng)計各工序之間的資源重疊度； 以、和為輸入，通過線性統(tǒng)計函數(shù)構(gòu)建工序交錯影響模型，并將輸出結(jié)果記為工序影響因子，記為，，、和分別為時間重疊度、空間重疊度和資源重疊度的權(quán)重。

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