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龍圖騰網獲悉北京聯創高科信息技術有限公司申請的專利一種基于AI訓練和模型技術的煤礦安全監督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：CN120182920B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510655688.5，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權一種基于AI訓練和模型技術的煤礦安全監督方法及系統是由李萬良;謝陳;張軍波;郭燕成設計研發完成，并于2025-05-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于AI訓練和模型技術的煤礦安全監督方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于AI訓練和模型技術的煤礦安全監督方法及系統包括：采集不同作業情形下的若干組現場情景圖像并分別進行圖像標注訓練，對得到的標注結果進行強化訓練生成若干個情景樣本，并構建相應的描述數據集構建onnx模型，利用AI技術對onnx模型進行風險訓練，將實時現場視頻傳輸輸入到onnx模型中進行風險管控，根據onnx模型的管控輸出信息確定煤礦現場的若干個違規情景狀況，捕捉相應的關鍵違規特征進行違規備份，同時生成相應的違規處理建議并進行顯示，用深度學習技術訓練的模型，利用了其強大的識別能力，能夠精準識別煤礦中幾乎所有的日常違規行為。

本發明授權一種基于AI訓練和模型技術的煤礦安全監督方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于AI訓練和模型技術的煤礦安全監督方法，其特征在于，包括： 步驟1：采集不同作業情形下的若干組現場情景圖像，分別對每一組所述現場情景圖像進行圖像標注訓練，得到每一組所述現場情景圖像對應的標注結果集； 步驟2：對相同的所述標注結果進行強化訓練，生成每一組標注結果集對應的若干個情景樣本，并分別為每一所述情景樣本構建相應的描述數據集； 步驟3：利用所述描述數據集構建onnx模型，利用AI技術對所述onnx模型進行風險訓練，實時現場視頻傳輸輸入到所述onnx模型中進行風險管控； 步驟4：根據所述onnx模型的管控輸出信息確定煤礦現場的若干個違規情景狀況，捕捉相應的關鍵違規特征進行違規備份，同時生成相應的違規處理建議并進行顯示； 所述步驟2，包括： 步驟21：將所述標注結果進行聚類分析得到所述煤礦現場的若干種結果屬性類，根據所述煤礦現場的當前現場圖像和所述結果屬性類構建相應的煤礦現場屬性模型，分別提取每一所述煤礦現場屬性模型中包含的動態動作信息； 步驟22：分別對每一所述煤礦現場屬性模型中的動態動作信息進行獎勵增強，得到每一動態動作在對應所述煤礦現場屬性模型中的動作后果，根據所述結果屬性類和相應的動態動作以及相應的動作后果構建所述煤礦現場的情景樣本； 步驟23：利用自然語言描述技術分別對每一所述情景樣本進行語言描述，得到每一所述情景樣本對應的情景文本子數據，利用數字信息提取技術分別對每一所述情景樣本進行數字提取，得到每一所述情景樣本對應的情景數字子數據； 步驟24：利用所述情景數字子數據修正對應所述情景文本子數據中的數值精度，利用所述情景文本子數據修正對應所述情景數字子數據中的數值屬性，利用修正后的情景數字子數據和修正后的情景文本子數據構建對應所述情景樣本的描述數據集。

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