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龙图腾网获悉上海外高桥造船有限公司;上海外高桥造船海洋工程设计有限公司申请的专利基于AI图像识别的船舶总装建造安全质量实时监测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：CN120234769B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510726932.2，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于AI图像识别的船舶总装建造安全质量实时监测方法是由吉永军;谢鑫;王泽鑫;林世广;刘奥胜;梁明鹤设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI图像识别的船舶总装建造安全质量实时监测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了基于AI图像识别的船舶总装建造安全质量实时监测方法和存储介质，方法包括：通过收集和预处理高清可见光图像、超声波扫描信号、红外温度数据和三维点云数据等多源异构数据，创建时空对齐的多模态数据集。基于此数据集，构建多模态深度学习模型，自动提取纹理、时序和温度特征，并通过注意力机制融合这些特征。该模型能够识别船舶建造过程中的质量隐患，监测安全问题，预测碰撞风险，并输出实时监测报告。本发明利用多源数据的综合分析，增强了监测的准确性和及时性，为管理决策提供有力支持，改善资源配置和应急响应。

本发明授权基于AI图像识别的船舶总装建造安全质量实时监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI图像识别的船舶总装建造安全质量实时监测方法，其特征在于，所述方法包括： S1、采集多源异构数据，并对所述多源异构数据进行预处理，生成时空对齐的多模态数据集，所述多源异构数据包括高清可见光图像数据、超声波扫描时序信号、红外温度场数据和三维点云数据； S2、基于所述多模态数据集构建多模态深度学习模型，利用所述多模态深度学习模型提取所述多源异构数据中的纹理特征、高维时序向量和红外温度梯度特征； S3、利用注意力机制对所述纹理特征、高维时序向量和红外温度梯度特征进行加权融合，获得加权融合后的综合特征向量，基于所述综合特征向量利用多模态深度学习模型识别船舶总装建造过程中的质量隐患，并输出质量监测结果； S4、基于所述纹理特征和三维点云数据，利用所述多模态深度学习模型识别人员是否佩戴防护设备装置，并输出安全监测结果； S5、基于所述高清可见光图像数据和三维点云数据获得人员的运动轨迹和设备的运动轨迹，基于人员的运动轨迹和设备的运动轨迹利用多模态深度学习模型预测碰撞风险概率，基于所述碰撞风险概率进行安全预警； S6、基于所述质量监测结果、安全监测结果以及碰撞风险概率，生成实时的安全质量监测报告。

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