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龍圖騰網(wǎng)獲悉沈陽(yáng)市勘察測(cè)繪研究院有限公司申請(qǐng)的專利一種基于位置信息的園區(qū)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120544205B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202511045578.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/70；該發(fā)明授權(quán)一種基于位置信息的園區(qū)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別方法是由符韶華;邰賀;鄧斌;宋斯陽(yáng);靳竺霖;田宏博;王雪;馬原;張笑涵;王富宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于位置信息的園區(qū)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于位置信息的園區(qū)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別方法，涉及園區(qū)安全管理技術(shù)領(lǐng)域；本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)采集人員車輛定位數(shù)據(jù)、固定風(fēng)險(xiǎn)源坐標(biāo)、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)及視頻流數(shù)據(jù)；采用Geohash算法將園區(qū)劃分網(wǎng)格，并通過(guò)滑動(dòng)時(shí)間窗口實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)齊；對(duì)YOLOv8模型改進(jìn)并訓(xùn)練，輸出實(shí)時(shí)園區(qū)異常行為檢測(cè)結(jié)果；基于熵權(quán)法量化移動(dòng)目標(biāo)行為風(fēng)險(xiǎn)，疊加設(shè)備環(huán)境超標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)生成網(wǎng)格級(jí)疊加風(fēng)險(xiǎn)值；結(jié)合實(shí)時(shí)園區(qū)異常行為檢測(cè)結(jié)果與疊加風(fēng)險(xiǎn)值，得到最終風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果；本發(fā)明突破傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島限制，提升了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別率預(yù)警響應(yīng)速度、降低了風(fēng)險(xiǎn)誤檢率，實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)響應(yīng)到主動(dòng)防控的轉(zhuǎn)化。

本發(fā)明授權(quán)一種基于位置信息的園區(qū)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于位置信息的園區(qū)風(fēng)險(xiǎn)智能識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、通過(guò)多源數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集操作，得到實(shí)時(shí)流動(dòng)位置數(shù)據(jù)、固定風(fēng)險(xiǎn)源位置數(shù)據(jù)、設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)以及實(shí)時(shí)視頻流數(shù)據(jù)； S2、將園區(qū)劃分為多個(gè)網(wǎng)格，將S1中采集得到的多種數(shù)據(jù)映射至對(duì)應(yīng)網(wǎng)格，得到網(wǎng)格數(shù)據(jù)集；將網(wǎng)格數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)對(duì)齊，得到對(duì)齊網(wǎng)格數(shù)據(jù)集； S3、構(gòu)建YOLOv8模型，對(duì)YOLOv8模型進(jìn)行改進(jìn)，得到改進(jìn)型YOLOv8模型；使用歷史標(biāo)注視頻數(shù)據(jù)結(jié)合優(yōu)化算法訓(xùn)練改進(jìn)型YOLOv8模型，得到最終YOLOv8模型； 基于對(duì)齊網(wǎng)格數(shù)據(jù)集，結(jié)合最終YOLOv8模型，進(jìn)行視頻流異常行為識(shí)別，得到實(shí)時(shí)園區(qū)異常行為檢測(cè)結(jié)果； 所述S3中對(duì)YOLOv8模型進(jìn)行改進(jìn)，得到改進(jìn)型YOLOv8模型包括以下步驟： 優(yōu)化模型對(duì)小目標(biāo)和非常規(guī)目標(biāo)的識(shí)別； 將園區(qū)數(shù)字孿生地圖中的危險(xiǎn)源位置信息嵌入檢測(cè)流程； 采用模型蒸餾技術(shù)壓縮模型體積，并引入動(dòng)態(tài)分辨率機(jī)制； S4、基于對(duì)齊網(wǎng)格數(shù)據(jù)集，計(jì)算得到園區(qū)位置熵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)值；將園區(qū)位置熵權(quán)風(fēng)險(xiǎn)值與設(shè)備、環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，得到疊加風(fēng)險(xiǎn)值； S5、基于疊加風(fēng)險(xiǎn)值與實(shí)時(shí)園區(qū)異常行為檢測(cè)結(jié)果，得到最終風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果。

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