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龙图腾网获悉山东高速建设管理集团有限公司申请的专利一种基于人工智能的工程安全评估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：CN120725473B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511221911.1，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于人工智能的工程安全评估方法及系统是由赵然;李磊;刘晓东;马亚;李伟华;周书坤;王松涛;王明明设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的工程安全评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于人工智能的工程安全评估方法及系统，属于工程结构健康监测技术领域。该方法通过分布式传感器网络采集工程结构的物理参数时序数据，同步获取表面视觉数据，并对上述数据进行处理；将处理后的数据输入多模态人工智能分析模型：改进的MogrifierLSTM网络通过四轮迭代优化及传感器健康感知机制处理时序数据，改进的YOLOv8网络通过坐标注意力模块及解耦检测头实现损伤定位、分类与裂缝宽度量化；通过跨模态注意力机制融合时序与视觉特征，生成风险部位特征向量；基于风险部位特征向量计算安全风险指数，输出三级风险等级及结构化报告。本发明融合多源数据，显著提升工程安全评估的精度与实时性。

本发明授权一种基于人工智能的工程安全评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的工程安全评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、通过分布式传感器网络采集工程结构的物理参数时序数据； 步骤S2、同步获取工程结构的表面视觉数据； 步骤S3、对物理参数时序数据进行动态噪声滤波处理，对表面视觉数据几何畸变校正； 步骤S4、将步骤S3处理后的数据输入多模态人工智能分析模型，具体包括： 时序分析分支采用改进的MogrifierLSTM网络处理传感器数据； 视觉分析分支采用改进的YOLOv8网络进行损伤识别； 通过跨模态注意力机制融合时序分析分支得到的时序特征、视觉分析分支得到的视觉特征，输出风险部位特征向量； 步骤S5、基于风险部位特征向量计算安全风险指数； 步骤S6、根据安全风险指数输出三级风险等级及结构化风险报告； 步骤S4中，改进的MogrifierLSTM网络，对输入向量与隐藏状态进行四轮迭代优化以作用于LSTM核心计算，具体如下： 针对传感器采集的工程结构的物理参数时序数据对应的输入向量，经权重矩阵线性变换后，与层归一化隐藏状态执行哈达玛积，得到交互变换结果； 隐藏状态经权重矩阵变换后，与执行哈达玛积，得到交互变换结果，实现输入向量和隐藏状态的双向交互变换；其中，表示适应工程数据处理需求设定的隐藏层维度，表示输入向量维度，表示逐元素相乘，表示层归一化操作； 引入调整系数，结合工程现场环境温度、传感器服役时长，计算衰减因子，将衰减因子应用于LSTM的遗忘门计算： ； ； ； 其中，表示遗忘门输出，表示遗忘门的权重矩阵，表示遗忘门的偏置项，表示Sigmoid激活函数，表示拼接向量，表示衰减因子，表示工程现场环境温度，表示传感器服役时长，表示调整系数，表示极小常数； 改进的MogrifierLSTM网络输出传感器健康感知关联参数，预测传感器的健康指数： ； 其中，表示健康指数，表示环境与服役时长对传感器的综合影响系数，，分别是第一轮至第四轮迭代后，隐藏状态更新的结果； 对衰减因子进行修正，得到修正后的衰减因子： ； 当健康指数小于0.3时，标记传感器故障，同时将修正后的衰减因子再次应用到LSTM遗忘门计算。

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