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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利考虑风险瞬时性的生产安全风险辨识模型前端加速方法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：CN116311037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202310120330.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权考虑风险瞬时性的生产安全风险辨识模型前端加速方法是由马富齐;王波;刘永文;贾嵘;李微;刘恒;王嘉勋;穆睿昕设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑风险瞬时性的生产安全风险辨识模型前端加速方法在说明书摘要公布了：本发明公开了考虑风险瞬时性的生产安全风险辨识模型前端加速方法，包括：利用基于MobileNetV3的轻量化生产影像视觉特征提取模块进行特征提取；对替换后的生产安全风险辨识模型进行样本训练和测试，得到基准生产安全风险辨识模型；利用联合判别函数评估基准生产安全风险辨识模型中各个特征通道的重要程度；根据各个特征通道的重要程度，剪枝删除冗余的特征通道，然后进行微调整得到轻量化生产安全风险辨识模型；判断轻量化生产安全风险辨识模型是否达到终止条件，否则回到上一步；利用量化运算方式对轻量化生产安全风险辨识模型进行轻量化压缩。能提高风险辨识模型在风险防护前端装置的响应速度，保障生产安全风险防控的时效性。

本发明授权考虑风险瞬时性的生产安全风险辨识模型前端加速方法在权利要求书中公布了：1.考虑风险瞬时性的生产安全风险辨识模型前端加速方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、将生产安全风险辨识模型作为原始模型； 步骤2、利用基于MobileNetV3的轻量化生产影像视觉特征提取模块替代生产安全风险辨识模型中的基于卷积神经网络的复杂特征提取模块，得到替换后的生产安全风险辨识模型； 步骤3、对替换后的生产安全风险辨识模型进行样本训练和测试，得到基准生产安全风险辨识模型； 步骤4、利用联合判别函数评估基准生产安全风险辨识模型中各个特征通道的重要程度； 所述联合判别函数为重构误差及网络中间通道的判别力损失函数之和： 上式中，表示重构误差和判别力损失函数两项通道重要性评估指标的平衡系数； 上式中，I{}是指示函数，θ是全连接层的权重，c表示待检测的目标类别数，t=1,2,…,c，表示第t类目标类别，y表示与训练样本相对应的输出特征图映射，表示训练集的样本数量，表示训练集中第w个训练样本，表示第w个训练样本的每个中间层Lb输出特征的损失函数，表示通道剪枝过程中的迭代次数； 步骤5、根据各个特征通道的重要程度，剪枝删除基准生产安全风险辨识模型中冗余的特征通道，然后对删除特征通道后模型架构进行微调整，保证剪枝后风险辨识模型的完整性，得到轻量化生产安全风险辨识模型； 步骤6、判断轻量化生产安全风险辨识模型是否达到终止条件，否则回到上一步； 步骤7、利用量化运算方式对轻量化生产安全风险辨识模型进行轻量化压缩。

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