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龙图腾网获悉龙岩学院申请的专利基于人工智能的建筑施工现场安全分析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：CN120450400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510957923.4，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于人工智能的建筑施工现场安全分析方法是由张克;徐志刚设计研发完成，并于2025-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的建筑施工现场安全分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及建筑施工安全分析技术领域，公开了基于人工智能的建筑施工现场安全分析方法，该方法先在施工现场部署视觉采集设备，采集多时段场景图像，识别安全要素类型并采样；接着基于采样数据进行风险关联条件相似拟合，模拟作业人员安全状态等量损失；然后分析作业风险抵御能力衰退情况，识别安全恶化趋势；最后利用时序预测算法构建安全分析模型并发送至云端平台。此方法通过多时段图像采集与分析、风险关联分析、安全状态模拟及模型构建，实现了对建筑施工现场安全状态的实时监测与趋势预测，提高了安全分析的效率和准确性，为建筑施工现场的安全管理提供了有力支持，可有效降低安全事故发生率。

本发明授权基于人工智能的建筑施工现场安全分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的建筑施工现场安全分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A1：在建筑施工现场部署视觉采集设备，并进行多时段的场景图像数据采集，得到多时段场景图像；对多时段场景图像进行安全要素类型识别，得到安全要素类型数据；基于安全要素类型数据进行时段特征采样，得到安全要素图像变化采样数据； 步骤A2：基于安全要素图像变化采样数据进行风险关联条件相似拟合，得到不同风险因素间的风险关联条件相似拟合数据；根据风险关联条件相似拟合数据进行作业人员安全状态等量损失模拟，得到作业人员安全状态等量损失数据； 步骤A3：基于作业人员安全状态等量损失数据进行作业风险抵御能力衰退分析，得到作业风险抵御能力衰退数据；根据作业风险抵御能力衰退数据进行建筑施工现场安全恶化趋势识别，得到安全恶化趋势数据； 步骤A4：基于时序预测算法对安全恶化趋势数据进行施工现场安全分析模型构建，得到施工现场安全分析模型；将施工现场安全分析模型发送至云端平台，以执行建筑施工现场的安全分析。

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