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龙图腾网获悉广东中科建设工程有限公司申请的专利物联网实时监控工程设计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：CN118555370B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410707994.4，技术领域涉及：H04N7/18；该发明授权物联网实时监控工程设计方法及系统是由张晓涛;肖谨晗;郭健聪;陈睿;郭志坤;蔡诗燕设计研发完成，并于2024-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本物联网实时监控工程设计方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种物联网实时监控工程设计方法及系统，属于数据处理技术领域，以满足施工领域在未来可能对安全性和合规性可能会提出更高的要求。该方法包括：电子设备通过物联网获取第一监测设备采集的第一施工区域中目标被监测区域的第一监测视频，以及第二监测设备采集的第二施工区域中目标被监测区域的第二监测视频，第一监测视频与第二监测视频是同一时间且时长相同的监测视频，目标被监测区域是第一施工区域与第二施工区域的交叠区域；电子设备通过神经网络模型将第一监测视频与第二监测视频中同一时间帧的图像进行特征融合分析，得到监测结果，监测结果用于指示目标被监测区域中被监测对象的施工行为。

本发明授权物联网实时监控工程设计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种物联网实时监控工程设计方法，其特征在于，应用于电子设备，所述方法包括： 所述电子设备通过物联网获取第一监测设备采集的第一施工区域中目标被监测区域的第一监测视频，以及第二监测设备采集的第二施工区域中所述目标被监测区域的第二监测视频，所述第一监测视频与所述第二监测视频是同一时间且时长相同的监测视频，所述目标被监测区域是所述第一施工区域与所述第二施工区域的交叠区域； 所述电子设备通过神经网络模型将所述第一监测视频与所述第二监测视频中同一时间帧的图像进行特征融合分析，得到监测结果，所述监测结果用于指示所述目标被监测区域中被监测对象的施工行为； 其中，若所述第一施工区域的安全级别大于所述第二施工区域的安全级别，则所述电子设备通过神经网络模型将所述第一监测视频与所述第二监测视频中同一时间帧的图像进行特征融合分析，得到监测结果，包括： 所述电子设备根据所述第一监测视频或所述第二监测视频的时长，将所述第一监测视频对应分割成K个第一监测视频段，以及将所述第二监测视频对应分割成K个第二监测视频段； 其中；K为大于1的整数，且K的取值与所述时长正相关，对于所述K个第一监测视频段中的第i个第一监测视频段，以及所述K个第二监测视频段中的第i个第二监测视频段，i为遍历1至K的整数，所述第i个第一监测视频段与所述第i个第二监测视频段各自均包含M帧图像，M为大于1的整数； 所述电子设备根据所述第一施工区域的安全级别大于所述第二施工区域的安全级别，将所述第i个第二监测视频段的M帧第一图像均分为N份，得到所述第i个第二监测视频段的N个第一图像集，从所述第i个第二监测视频段的N个第一图像集中各自抽取出一帧第一图像，得到所述第i个第二监测视频段中的N帧第一图像；N为大于或等于1且小于M的整数； 所述电子设备将所述第i个第一监测视频段的M帧第二图像均分为N份，得到所述第i个第一监测视频段的N个第二图像集； j为遍历1至N的整数，所述电子设备通过所述神经网络模型的卷积层对第j帧第一图像进行卷积，得到特征向量集#j，以及通过所述神经网络模型的卷积层对第j个第二图像集中的每帧第二图像进行卷积，得到多个特征向量集； 所述电子设备通过神经网络模型的特征处理层，将所述特征向量集#j分别融合到多个特征向量集中，得到融合后的多个特征向量集，并通过所述神经网络模型的全连接层处理所述融合后的多个特征向量集，得到所述监测结果； 其中，所述特征向量集#j融合到所述多个特征向量集中的每个特征向量集是指：所述特征向量集#j中的至少部分特征向量均匀的插入到所述每个特征向量集中的各个特征向量之间，得到一个融合后的特征向量集；对于所述多个特征向量集中任一个特征向量集，若该特征向量集在所述第j个第二图像集中对应的第二图像的帧号时间越接近于所述第j帧第一图像的的帧号时间，则所述特征向量集#j融合到该特征向量集中的特征向量越多，在帧号时间相同的情况下，所述特征向量集#j的全部特征向量均融合到该特征向量集中。

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