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龙图腾网获悉山东建业工程科技有限公司申请的专利一种建筑施工质量安全风险管理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：CN120235455B 。

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：202510362537.0，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种建筑施工质量安全风险管理系统是由何子帅;孙维楠设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑施工质量安全风险管理系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种智能管理系统，具体涉及一种建筑施工质量安全风险管理系统，包括数据采集模块、卷积分析模块、风险评估模块、预警决策模块和反馈优化模块。数据采集模块生成感知信号。卷积分析模块接收并采用多尺度特征金字塔与跨模态注意力机制处理感知信号，形成四维融合信号。风险评估模块将四维融合信号在数字孪生框架下进行对比分析并形成五维风险预警信号。预警决策模块接收风险预警信号、并形成多级风险预警等级信号。反馈优化模块接收风险预警等级信号并通过增量学习技术对建筑施工质量安全风险管理系统进行优化。本发明的建筑施工质量安全风险管理系统可以解决施工过程动态特征适应性低，且容易产生误报或漏报的问题。

本发明授权一种建筑施工质量安全风险管理系统在权利要求书中公布了：1.一种建筑施工质量安全风险管理系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，所述数据采集模块包括视觉单元、雷达单元、力学单元和环境感知单元、并由此生成感知信号； 卷积分析模块，所述卷积分析模块接收并采用多尺度特征金字塔与跨模态注意力机制处理所述感知信号，形成四维融合信号； 风险评估模块，所述风险评估模块包括结构评估单元、材料评估单元、工艺检测单元、环境评估单元和人员评估单元，所述风险评估模块将所述四维融合信号在数字孪生框架下进行对比分析并形成五维风险预警信号； 预警决策模块，所述预警决策模块接收所述风险预警信号、并形成多级风险预警等级信号； 反馈优化模块，所述反馈优化模块接收所述风险预警等级信号并通过增量学习技术对所述建筑施工质量安全风险管理系统进行优化； 其中，所述卷积分析模块包括多模态数据预处理与对齐、多尺度时空特征提取、跨模态注意力融合、施工预测四个步骤； 进行所述多尺度时空特征提取时采用并行双通路特征金字塔架构对所述视觉特征信号、所述雷达特征信号、所述力学特征信号和环境特征信号进行提取、并形成四维特征信号，所述多尺度时空特征的空间通路部署改进型ResNet-101网络，所述双通路特征金字塔的底层使用3×3标准卷积核提取钢筋间距细粒度特征，所述双通路特征金字塔的中层应用空洞率为2的空洞卷积检测模板支撑体系整体形变，所述双通路特征金字塔的高层集成可变形卷积层捕捉异形结构特征；所述多尺度时空特征的时间通路构建3DConvNeXt网络，在时间维度设置滑动窗口分析所述感知信号的工序时序偏差，所述滑动窗口大小根据施工阶段动态配置，并同步融合光流估计生成的施工机械运动轨迹加速度特征，所述多尺度时空特征通过跨层融合公式实现语义聚合，如下： ， 其中，为第l层融合后的多尺度特征张量，为第i个空间特征层在第l层的可学习权重系数，为1×1卷积操作，为空间通路的第i层特征图，为时间通路特征在第l层的融合权重，为三维卷积操作，为时间通路的第l层时序特征； 所述卷积分析模块包括历史知识库，进行所述跨模态注意力融合时实施双向特征交互机制，将所述四维特征信号融合并形成四维融合信号，通过视觉特征提取网络输出所述四维融合信号中所述视觉特征信号的高维语义信息，通过雷达和力学传感处理网络生成所述四维特征信号中所述雷达特征信号和所述力学特征信号的时序动态特征，同时建立视觉、雷达和力学数据的交叉注意力关联模型，再通过可学习的注意力权重矩阵实现特征重要性动态分配，并在融合过程引入所述四维特征信号中的环境特征信号作为偏置项，形成包含视觉、雷达、传感和环境要素的联合特征表示的所述四维融合信号，所述四维融合信号储存于所述历史知识库中； 所述结构评估单元接收所述四维融合信号，通过有限元仿真模型与分布式光纤传感器的实时监测数据对比，计算梁构件和柱构件的应力位移偏差率并形成结构风险信号，所述材料评估单元通过手持式光谱分析仪对施工现场构件进行周期性扫描并形成材料风险信号，所述工艺检测单元接收所述四维融合信号，通过部署基于深度学习的视觉识别算法，实时检测钢筋间距、模板搭接工艺参数、并形成工艺风险信号，所述环境评估单元通过集成气象站与微环境传感器网络构建多物理场耦合模型，通过所述多物理场耦合模型形成环境风险信号，所述人员评估单元采用多视角视频分析技术识别未佩戴安全装备、危险区域闯入违规行为、并结合UWB定位数据形成人员风险信号。

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