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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利基于多源传感器融合的斗臂车人员危险姿态识别方法、电子设备及存储介质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：CN120976837B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511491975.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于多源传感器融合的斗臂车人员危险姿态识别方法、电子设备及存储介质是由王建军;许鹏程;梅云初;吴奕锴;徐韵;扈婕;邵宇鹰;刘艳敏;蒋莹莹;唐轶;杨宇冬设计研发完成，并于2025-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源传感器融合的斗臂车人员危险姿态识别方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源传感器融合的斗臂车人员危险姿态识别方法、电子设备及存储介质。该方法包括：获取多模态数据，包括：在斗臂车上人员工作过程中采集的RGB视频、深度图像、IMU信号，以及从RGB视频中提取的人体姿态关键点序列；对多模态数据分别进行预处理和特征提取，得到多模态特征，预处理包括时序对齐、空间对齐和数据去噪；以RGB视频特征作为主模态，分别与深度图像、IMU信号和人体姿态关键点序列的特征进行Cross‑Attention交互，对RGB视频特征进行增强；计算每一模态特征的自适应权重，并对四种模态的特征进行融合；基于融合后的特征，识别斗臂车上人员的姿态类别。本发明可以实现对斗臂车人员危险行为的高精度识别与实时预警。

本发明授权基于多源传感器融合的斗臂车人员危险姿态识别方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多源传感器融合的斗臂车人员危险姿态识别方法，其特征在于，包括： 获取多模态数据，包括：在斗臂车上人员工作过程中采集的RGB视频、深度图像、IMU信号，以及从RGB视频中提取的人体姿态关键点序列； 对多模态数据分别进行预处理和特征提取，得到多模态特征，预处理包括时序对齐、空间对齐和数据去噪； 以RGB视频特征作为主模态，分别与深度图像、IMU信号和人体姿态关键点序列的特征进行Cross-Attention交互，对RGB视频特征进行增强； 计算每一模态特征的自适应权重，并对四种模态的特征进行融合； 基于融合后的特征，识别斗臂车上人员的姿态类别； 其中，所述对四种模态的特征进行融合，包括： 采用以下融合公式计算融合后的特征： ， 其中，为融合后的特征，⊙为逐元素乘积，为增强后的RGB图像的特征，为深度图像的特征，为IMU信号的特征，为人体姿态关键点序列的特征，为对应模态特征的自适应权重张量； 所述基于融合后的特征，识别斗臂车上人员的姿态类别，包括： 将融合后的特征按序列维度展平或池化； 将展平后的特征输入全连接网络，确定特征映射为每种姿态类别的概率，从而识别斗臂车上人员的姿态类别，所述全连接网络包括两层全连接层，第一层的激活函数为ReLU，第二层的激活函数为Softmax。

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