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龙图腾网获悉中南建筑设计院股份有限公司申请的专利施工楼层平面高空坠落风险点智能识别方法及电子设备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：CN117786797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202311684731.8，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权施工楼层平面高空坠落风险点智能识别方法及电子设备是由张慎;闫宇;李雪纯;王星宇设计研发完成，并于2023-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本施工楼层平面高空坠落风险点智能识别方法及电子设备在说明书摘要公布了：本方法公开了一种施工楼层平面高空坠落风险点智能识别方法、电子设备及可读存储介质，基于BIM图像和深度数据进行路径仿真，以洞口临边为障碍物模拟施工人员的行进路径，通过路径获取的洞口边界特征训练无监督机器学习模型识别高危风险点，并迭代这一过程获取所有需要添加安全措施的风险点以及施工人员在工区的最佳行进路径。以实现施工前对风险点的准确识别和预测，并能依据不同的场地布置情况，结合不同施工阶段，有效预测和布设安全防护措施点位。

本发明授权施工楼层平面高空坠落风险点智能识别方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种施工楼层平面高空坠落风险点智能识别方法，其特征在于基于BIM图像和深度数据进行路径仿真，以洞口临边为障碍物模拟施工人员的行进路径，通过路径获取的洞口边界特征训练无监督机器学习模型识别高危风险点，并迭代这一无监督机器学习模型获取所有需要添加安全措施的风险点以及施工人员在工区的最佳行进路径；包括以下步骤： S1：获取设计完成的建筑结构BIM数据，通过对数据中三角面的筛选和处理而计算结构中不同楼层平面的深度信息，得到包含深度信息的楼层平面图像； S2：分割不同高度的建筑结构楼层平面，获取包含高度信息的图像数据； S3：基于步骤S2中获取的图像数据采用图论中获取最大连通子图的方法分离楼板和洞口，并用最小外接矩形算法获取洞口的尺寸，获取楼层平面中洞口尺寸和位置信息； S4：将步骤S3中获取的洞口作为空间障碍，计算当前位置到给定终点或指定工区位置的离散化游走距离； S5：设定步骤S4中计算的离散化游走距离满足最短路径需求，同时以随机性方式对可能的行进路径采样； S6：计算洞口边界在步骤S5中采样路径上的对应特征，洞口边界特征包括平均距离、经过次数、洞口边界深度中的至少一个； S7：构建和训练一个基于步骤S6中所述的洞口边界特征的无监督机器学习模型，并构造以安全成本为导向的损失函数，获得洞口边界的高危坠落风险点信息； S8：为步骤S7中识别的风险点添加防护措施并更新当前平面的障碍分布，重复步骤S4至步骤S7直至路径采样结果收敛，不再出现新的风险点时结束迭代工作。

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