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龙图腾网获悉武汉城投信息科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的安防监控异常行为识别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：CN120318767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510774777.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于人工智能的安防监控异常行为识别方法是由龚绍斌;朱小伟;车建锋;张彦峰;帅裕芬;季青设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的安防监控异常行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于异常行为分析技术领域，具体公开提供的一种基于人工智能的安防监控异常行为识别方法，该方法首先通过采集施工视频和自然环境数据，通过施工管理系统获取施工环境数据；并利用机器视觉技术识别人员及安全配置特征，通过数据挖掘统计环境特征指标并进行多模态融合；然后搭建环境影响和工序交错影响模型，输出相应影响因子；再根据输出结果定义异常评定触发指标，搭建异常行为识别模型进行判定；最后将判定结果与预警触发机制匹配并预警。本发明能够全方位、多维度地对施工现场进行监控，综合了多方面的影响因素。同时借助模型的搭建和分析，为异常行为的判定提供科学依据。并且能够实现及时、有效的预警。

本发明授权一种基于人工智能的安防监控异常行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的安防监控异常行为识别方法，其特征在于，该方法包括： 步骤1、施工区域部署的高清摄像头以不同角度和高度采集现场视频，同时通过安置的气象传感器实时采集自然环境数据，并通过施工管理系统获取施工环境数据； 步骤2、采用时间戳机制对视频数据、自然环境数据和施工环境数据进行同步，统计自然环境特征指标和施工环境特征指标，并使用计算机视觉技术对视频数据进行处理，进而识别现场人员特征和安全配置特征； 步骤3、基于自然环境特征指标和施工环境特征指标，搭建环境影响模型和工序交错影响模型，并通过模型输出环境影响因子和工序影响因子； 步骤4、定义异常评定触发指标，搭建异常行为识别模型进行异常行为判定； 步骤5、将判定结果与预先设置的预警触发机制进行匹配，并进行对应预警； 所述搭建环境影响模型，包括： 以施工安全为目标变量，对每个自然环境特征指标和施工环境特征指标，计算其与目标变量的皮尔逊相关系数； 通过皮尔逊相关系数筛选出与大于设定阈值的自然环境特征指标和施工环境特征指标，分别记为自然环境变量和施工环境变量，将各目标环境变量和施工环境变量依次组成自然环境特征矩阵和施工环境特征矩阵； 根据皮尔逊相关系数大小，为每个目标环境变量分配权重，通过加权求和计算得到自然环境影响因子，按照自然环境因子的计算方式同理计算施工环境影响因子； 选择线性回归函数作为环境影响模型架构，设置自然环境和施工环境的权重系数，将自然环境影响因子和施工环境影响因子作为输入，将环境影响因子作为输出，由此组成环境影响模型； 搭建工序交错影响模型，包括： 从执行时间中提取开始时间和结束时间，将两者的差值作为工序的持续时间，基于开始时间和结束时间，得到各工序之间的重叠时间，并计算各工序之间的时间重叠度，表示第个工序，； 基于各工序的执行区域，得到各工序之间的重叠区域面积，并计算各工序之间的空间重叠度； 对比各工序之间的资源需求，统计各工序之间在资源需求上的重叠部分数量，进而统计各工序之间的资源重叠度； 以、和为输入，通过线性统计函数构建工序交错影响模型，并将输出结果记为工序影响因子，记为，，、和分别为时间重叠度、空间重叠度和资源重叠度的权重。

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