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龙图腾网获悉北京国芯智科科技发展有限公司申请的专利基于人员行为分析的大型集装箱起重机智能预警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：CN119600783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411656349.0，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于人员行为分析的大型集装箱起重机智能预警系统是由赵洁;赵静;王少华设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人员行为分析的大型集装箱起重机智能预警系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人员行为分析的大型集装箱起重机智能预警系统，包括如下步骤：通过多模态传感器网络实时采集作业人员行为、设备运行状态和环境参数，构建动态数据集合，利用时间差分嵌入算法提取行为特征，结合动态场景影响因子生成多层次时空特征矩阵，利用贝叶斯推理模型动态计算区域风险因子，并通过自适应多目标优化算法生成综合风险值，划分风险等级为低、中、高三类，系统根据风险等级触发分级预警响应，并结合量子概率行为预测算法生成优化的行为调整建议，通过渐进式学习算法动态优化特征提取规则和风险评估逻辑，形成闭环优化流程。本发明实现了对人员行为的智能分析与实时预警，提高了起重机作业环境下的安全性和适应性。

本发明授权基于人员行为分析的大型集装箱起重机智能预警系统在权利要求书中公布了：1.基于人员行为分析的大型集装箱起重机智能预警方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、在起重机作业区域、吊运路径和周边环境布设多模态传感器网络，传感器包括行为轨迹跟踪模块、环境状态监测模块和设备运行状态采集模块，通过传感器网络实时采集行为数据、环境参数和设备状态信息，构建动态数据集合； S2、基于动态数据集合，利用时间差分嵌入算法构建行为序列特征向量，通过特征向量聚合行为轨迹与设备状态的关联关系，结合动态场景影响因子生成多层次时空特征矩阵；具体包括： S21、将动态数据集合分解为行为轨迹数据、设备状态数据和环境参数数据，对数据集合按时间窗口机制进行分割，每个时间窗口包含行为轨迹、设备状态和环境参数的多模态数据； S22、在每个时间窗口内，利用时间差分嵌入算法提取行为轨迹、设备状态和环境参数的动态特征： ； 其中，表示时间窗口内数据维度的动态变化特征； S23、将时间差分特征嵌入行为序列特征向量，定义特征向量为，特征向量表达时间窗口内行为轨迹、设备状态和环境参数的动态关联特性； S24、结合动态场景的影响因子，定义场景权重矩阵，权重因子根据每个数据维度的动态特性和多维场景影响因子进行优化调整： ； 通过权重矩阵对特征向量进行优化，加权特征向量的矩阵表达为： ； S25、将每个时间窗口内生成的加权特征向量按时间序列顺序聚合，形成时间序列特征集合，时间序列特征集合表达多个时间窗口内行为轨迹、设备状态和环境参数的动态变化特性； S26、基于时间序列特征集合，构建多层次时空特征矩阵，特征矩阵横向为时间序列维度，纵向为行为轨迹、设备状态和环境参数的关联特性，特征矩阵作为行为轨迹、设备状态与环境参数的多模态表达； S3、利用基于贝叶斯推理的区域风险动态分配算法，结合时空特征矩阵和作业区域的风险分区规则，动态计算区域风险因子，通过连续数据的时序推断，计算行为与设备操作的潜在危险概率，并生成对应的区域风险权重分布； S4、通过自适应多目标风险优化算法，整合区域风险因子与作业全局风险，动态计算综合风险值，综合风险值通过优化目标函数对高风险行为进行加权修正，生成当前作业场景的风险等级，风险等级分为低、中、高三类； S5、根据综合风险值的风险等级触发分级预警响应，分级预警包括低风险的声光提示信号、中风险的语音提醒信号和高风险的操作停止信号，通过实时反馈机制动态调整预警响应策略； S6、在预警信号触发后，结合多层次时空特征矩阵和综合风险值，通过量子概率行为预测算法生成人员行为调整建议，所述算法根据操作轨迹的概率分布推测最优调整路径，并通过可视化界面和语音提示方式传递给作业人员； S7、基于实时事件记录和历史数据，利用渐进式学习算法对时间差分嵌入规则、贝叶斯推理模型和自适应多目标风险优化算法进行联合优化，动态调整特征提取规则和风险评估逻辑，优化系统在不同作业环境中的适应性，形成闭环优化流程。

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