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龙图腾网获悉中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司申请的专利基于深度学习的施工安全隐患自动识别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：CN120597136B 。

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：202511096070.6，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于深度学习的施工安全隐患自动识别方法及系统是由张世殊;尹习双;罗群;徐建江;周洪永;李尧设计研发完成，并于2025-08-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的施工安全隐患自动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及施工安全管理技术，其公开了一种基于深度学习的施工安全隐患自动识别方法及系统，提高对施工安全隐患识别的效率和准确性。该发明包括：对历史施工异常信息进行特征提取，得到时间期特征、人员行为特征、环境参数特征以及设备运行特征，对预设施工异常隐患模型进行训练，得到施工异常隐患模型。对人员行为信息、设备运行信息以及环境参数信息进行处理，得到施工前兆数据。将施工前兆数据输入至施工异常隐患模型中进行识别，得到隐患识别结果，若隐患识别结果存在至少一个异常，则确定存在隐患异常的区域位置，并对区域位置进行隐患等级分析，得到隐患异常等级，若隐患异常等级满足预设隐患等级，则生成隐患异常预警。

本发明授权基于深度学习的施工安全隐患自动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的施工安全隐患自动识别方法，其特征在于，包括： 获取人员行为信息、设备运行信息以及环境参数信息，所述设备运行信息包括每台设备自身的运行作业信息以及存在关联性质设备的交互作业信息，所述环境参数信息为设备所在区域内的环境信息； 采集历史施工异常信息以及所述历史施工异常信息中每次施工异常事件所对应的施工异常原因，并对所述历史施工异常信息进行特征提取，得到时间期特征以及与所述时间期特征相对应人员行为特征、环境参数特征以及设备运行特征，所述时间期特征包括每次施工异常事件发生前的第一时间段期间、发生过程中时间期间以及发生后的第二时间段期间； 基于所述人员行为特征、所述环境参数特征以及所述设备运行特征对预设施工异常隐患模型进行训练，得到施工异常隐患模型； 根据所述人员行为特征、所述环境参数特征以及设备运行特征对所述人员行为信息、所述设备运行信息以及所述环境参数信息进行处理，得到施工前兆数据； 将所述施工前兆数据输入至所述施工异常隐患模型中进行识别，得到隐患识别结果； 判断所述隐患识别结果中是否存在至少一个隐患异常，若存在，则确定存在隐患异常的区域位置，并对所述区域位置进行隐患权重分析，得到所述区域位置所对应的隐患系数； 根据所述区域位置所对应的隐患系数以及所述隐患识别结果中的施工异常数据与施工异常原因进行隐患等级判定，得到隐患异常等级； 确定所述隐患异常等级是否满足预设异常等级，若满足，则根据所述施工异常数据以及所述施工异常原因生成隐患异常预警； 根据所述人员行为特征、所述环境参数特征以及设备运行特征对所述人员行为信息、所述设备运行信息以及所述环境参数信息进行处理，得到施工前兆数据，包括： 对所述人员行为信息、所述设备运行信息以及所述环境参数信息进行特征提取，得到实时行为特征、实时运行特征以及实时参数特征； 分别将所述实时参数特征以及所述实时运行特征与所述时间期间特征为发生过程中时间期间的环境参数特征以及设备运行特征进行特征匹配，确定是否存在运行特征匹配和或所述参数特征匹配，若不存在，则将所述实时行为特征、所述实时运行特征以及所述实时参数特征分别与所述时间期间特征为发生后的第二时间段期间的人员行为特征、环境参数特征以及设备运行特征进行特征匹配，得到比对行为特征、比对参数特征以及比对运行特征； 将所述比对行为特征以及所述实时行为特征进行行为特征区别分析，得到实时行为区别特征； 将所述实时参数特征与所述比对参数特征进行参数特征区别比对，得到实时环境参数特征差； 将所述实时运行特征与所述比对运行特征进行运行特征区别比对，得到实时运行参数特征差； 对所述实时行为区别特征、所述实时环境参数特征差以及所述实时运行参数特征差进行趋势整理，得到施工前兆数据。

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