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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于计算机视觉的挖掘机与人碰撞事故预警方法及系统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：CN116469037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202310437824.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于计算机视觉的挖掘机与人碰撞事故预警方法及系统是由徐峰;田泽卉;张志鹏;胡昊;陶钰;黄鹤;馬文迪;刘啸宇;梅心语;戴磊;胡喆设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的挖掘机与人碰撞事故预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于计算机视觉的挖掘机与人碰撞事故预警方法及系统。本发明首先通过目标检测、2D关键点检测、3D姿势识别等计算机视觉算法，对施工现场视频流进行工人和挖掘机的3D骨架识别；其次，基于挖掘机3D骨架在工作状态下的3D运动姿态，划定出挖掘机工作状态下周围的3D动态危险区域；最后，对工人的3D骨架关键点是否入侵了挖掘机工作状态下周围的3D动态危险区域进行判断，作为是否有挖掘机与人碰撞危险的依据，如有危险则发出预警。与现有技术相比，本发明通过计算机视觉技术构建了挖掘机工作状态下周围的3D动态危险区域，提升了挖掘机与人碰撞事故自动预警的精确性和有效性，最大程度避免了误判的发生，有利于施工现场的智能化安全管理。

本发明授权基于计算机视觉的挖掘机与人碰撞事故预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的挖掘机与人碰撞事故预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取施工现场视频流； 将所述施工现场视频流输入事故预警模型，确定挖掘机动态危险区域； 判断所述挖掘机动态危险区域内是否有人，若是，则发出预警； 其中，所述事故预警模型的构建包括以下步骤： S1、构建挖掘机目标检测模型及人体目标检测模型；获取挖掘机施工现场图片数据集，对所述挖掘机目标检测模型及人体目标检测模型进行训练及验证； S2、构建基于深度学习的挖掘机识别模型，用于进行挖掘机2D关键点提取及其3D坐标还原； S3、构建基于深度学习的人体识别模型，用于进行人体2D关键点提取及其3D坐标还原； S4、根据挖掘机关键点3D坐标还原结果，量化提取挖掘机的运行状态指标，划定挖掘机工作状态下的3D动态危险区域； S5、使用基于PnP的坐标系统一方法统一人体坐标系和挖掘机坐标系，对人员入侵挖掘机工作状态下的3D动态危险区域的行为进行识别和监测； 步骤S4中，划定挖掘机工作状态下的3D动态危险区域包括以下步骤： 通过Yolox-Hourglass-Transformer模型，从所述施工现场视频流中得到挖掘机运行过程中的3D动态骨架，对其进行后处理； 使用Savgol滤波器，对滑动窗口范围内的连续信号点进行多项式拟合，过滤掉挖掘机运行状态下3D骨架识别结果中的异常点； 将挖掘机工作状态下的运动分解为整体转动和机械臂伸展，并使用局部坐标系和全局坐标系表达挖掘机的运动状态； 通过全局坐标系和局部坐标系将描述挖掘机工作状态下运动姿势的骨架关键点位置参数转换为4个角度参数θ1、θ2、θ3和θ4；其中，θ4用于表达挖掘机在全局坐标系下的整体旋转，θ1、θ2和θ3用于表达挖掘机在局部坐标系的x-y平面内的机械臂伸展； 计算挖掘机4个角度参数的当前时刻角速度： 定义工人平均反应时间Δt，将工人平均反应时间内挖掘机机械臂可能扫过的3D区域作为挖掘机工作状态下的3D动态危险区域，即基于Δt计算挖掘机的运动趋势： 得到4个角度参数值变化构成的3D区域作为挖掘机工作状态下的3D动态危险区域。

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