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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于计算机视觉的混凝土施工过程与工人健康监测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：CN119810913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411871492.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于计算机视觉的混凝土施工过程与工人健康监测系统是由袁竞峰;王凌霄;苏舒;陶丹;严丽虹设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的混凝土施工过程与工人健康监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉的混凝土施工过程与工人健康监测系统，包括输入模块、计算模块和输出模块。输入模块实时采集施工现场画面，并利用嵌入式设备进行实时处理。计算模块接收输入模块采集的数据，包括混凝土工人姿态、设备操作状态以及具体施工任务要求。系统利用改进的YOLOv8‑D和YOLOv8‑P算法，精确检测施工设备和混凝土工人的姿态特征。此外，系统通过支持SVM对施工操作类别进行分类与识别，并结合ST‑GCN分析连续多帧图像数据，捕捉施工现场中工人姿态与设备状态的动态变化。输出模块的功能包括施工过程分析和健康监测。系统通过人机交互界面以语音播报的形式向操作员反馈施工状态及预警信息，帮助其及时调整操作方式，确保施工过程的安全和高效。

本发明授权基于计算机视觉的混凝土施工过程与工人健康监测系统在权利要求书中公布了：1.基于计算机视觉的混凝土施工过程与工人健康监测系统，其特征在于：包括输入模块、计算模块、输出模块， 所述计算模块接收输入模块收集的数据信息，并基于SVM分类模型和ST-GCN对施工操作进行分类与识别，监控施工过程并判断是否需要发出预警，具体如下： a.施工画面理解 本系统基于嵌入式设备JetsonNano，通过摄像头实时采集施工现场画面，并采用YOLOv8图像处理技术实现关键目标的检测和定位；整个检测过程分为特征提取、特征融合和目标预测三个阶段；在特征提取阶段，骨干网络通过卷积核组合、激活函数以及池化层提取图像的空间和语义信息，为检测提供基础支持；在特征融合阶段，通过特征金字塔网络增强了对工人、布料机和搅拌器的多尺度检测能力，确保复杂环境下的检测精度；在目标预测阶段，预测模块输出目标类别、边界框和置信度，并通过非极大值抑制算法去除冗余框，仅保留置信度最高的结果； b.施工过程监测 系统利用SVM分类模型对检测到的动作类别进行识别混凝土浇筑与振捣操作；SVM基于输入的姿态特征向量X判断动作类别，并结合ST-GCN对施工行为进行动态时序分析；系统提取动作的持续时间和频率，并将分析结果与施工过程的时间要求进行对比；其中，混凝土浇筑操作的持续时间T应满足T1≤90min，单次振捣操作的持续时间T2应满足5s≤T2≤15s范围；否则系统将触发施工活动异常预警，提醒施工人员调整操作策略；预警信息通过语音提示和界面可视化展示，帮助施工人员优化施工节奏并确保任务按计划完成，同时提高施工安全性与质量管理水平； c.健康监控 系统能够实时监测混凝土工人的姿态信息，包括肘部伸展和频繁抬手的操作行为，基于YOLOv8-Pose算法，系统首先提取混凝土工人的关键点坐标，包括肩部、肘部和手腕的位置；通过计算肘部的角度θ，系统判断肘部是否处于伸展或抬手状态；具体来说，角度θ的计算公式为其中点A、B、C分别表示肩部、肘部和手腕的位置，向量和分别为肩部到肘部和肩部到手腕的方向；当肘部角度θ＞150°时，系统判定肘部处于过度拉伸状态； 此外，YOLOv8-Pose算法会记录工人每一次的抬手或落手，从而统计每分钟内混凝土工人抬手动作的次数f；通过ST-GCN算法，若检测到动作频率f超过预设的20次分钟的健康阈值，系统会触发健康警告，提醒混凝土工人注意休息，防止因过度操作导致疲劳或肌肉劳损。

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