深圳先进技术研究院杨之乐获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳先进技术研究院申请的专利一种基于多模态数据集成的建筑工人实时安全监控方法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:CN115661737B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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:202211182762.9,技术领域涉及:G06V20/52;该发明授权一种基于多模态数据集成的建筑工人实时安全监控方法是由杨之乐;郭媛君;吴承科;刘祥飞;吴新宇设计研发完成,并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模态数据集成的建筑工人实时安全监控方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于多模态数据集成的建筑工人实时安全监控方法,方法包括:获取各个工人的生理指标数据、语音信号数据、以及地理位置数据;获取目标图像,所述目标图像中包括多个工人;将所述生理指标数据、所述语音信号数据、所述地理位置数据、以及目标图像输入至已训练的预测模型中,获取所述预测模型输出的安全风险等级。
本发明授权一种基于多模态数据集成的建筑工人实时安全监控方法在权利要求书中公布了:1.一种基于多模态数据集成的建筑工人实时安全监控方法,其特征在于,所述方法包括: 获取各个工人的生理指标数据、语音信号数据、以及地理位置数据; 获取目标图像,所述目标图像中包括多个工人; 将所述生理指标数据、所述语音信号数据、所述地理位置数据、以及所述目标图像输入至已训练的预测模型中,获取所述预测模型输出的安全风险等级; 所述预测模型包括第一编码模块、第二编码模块、第三编码模块、融合模块以及预测模块,所述获取所述预测模型输出的安全风险等级,包括: 将所述生理指标数据和所述地理位置数据输入至所述第一编码模块,通过所述第一编码模块提取所述生理指标数据和所述地理位置数据的特征并转换为特征图像; 将所述特征图像和所述目标图像输入至所述第二编码模块,获取所述第二编码模块输出的第一特征向量; 将所述语音信号数据输入至所述第三编码模块,获取所述第三编码模块输出的第二特征向量; 将所述第一特征向量和所述第二特征向量输入至所述融合模块进行融合,得到目标特征向量; 将所述目标特征向量输入至所述预测模块,获取所述预测模块输出的安全风险等级; 所述将所述特征图像和所述目标图像输入至第二编码模块,获取所述第二编码模块输出的第一特征向量,包括: 对于输入至所述第二编码模块的待处理图像,执行如下操作: 将所述待处理图像划分为多个图像块,对每个图像块提取初始特征,对于每个图像块,将对应的所述初始特征和图像块在所述待处理图像中的位置信息融合,得到每个图像块分别对应的块特征; 对每个图像块分别对应的块特征执行注意力机制,根据注意力机制结果得到所述第一特征向量。
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