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龙图腾网获悉深圳块织类脑智能科技有限公司申请的专利基于施工安全距离的无人机巡查智能预警方法、装置、设备及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：CN121415291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511985610.6，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权基于施工安全距离的无人机巡查智能预警方法、装置、设备及介质是由曾崛;柯小龙;黄卫;邓超;李广林设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于施工安全距离的无人机巡查智能预警方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于施工安全距离的无人机巡查智能预警方法、装置、设备及介质，所述方法包括：构建原始骨干网络，并基于标注后的所述图像数据集对所述原始骨干网络进行模型训练得到实例分割模型；通过无人机按照预设航线路径采集当前工地场景的上空的视频流；基于分割结果，计算每个人员与每台设备轮廓凸包之间的最小像素距离，并根据已知参考尺寸换算为实际物理距离；并基于有效安全距离阈值与风险评分判断是否触发预警及预警等级，根据所述预警等级，执行相应的预警响应动作。本发明通过智能算法实时识别工地人员与施工设备，并进行测距分析，及时发现安全距离违规行为，有效降低人员与设备碰撞事故风险。

本发明授权基于施工安全距离的无人机巡查智能预警方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于施工安全距离的无人机巡查智能预警方法，其特征在于，包括如下步骤： 利用无人机在多种工地场景下采集视频数据，构建人员与施工设备的空中视角图像数据集，对所述图像数据集中的人员与施工设备进行像素级掩码标注； 构建原始骨干网络，并基于标注后的所述图像数据集对所述原始骨干网络进行模型训练得到实例分割模型； 通过无人机按照预设航线路径采集当前工地场景的上空的视频流，所述航线路径包括飞行高度、速度、变焦参数； 通过所述实例分割模型对回传的视频流进行实时分析，识别并分割出所述视频流画面中的人员和施工设备，得到分割结果； 基于所述分割结果，计算每个人员与每台设备轮廓凸包之间的最小像素距离，并根据已知参考尺寸换算为实际物理距离； 基于所述实际物理距离并结合预设规则库动态计算当前工地场景的有效安全距离阈值与风险评分，并基于所述有效安全距离阈值与风险评分判断是否触发预警及预警等级，根据所述预警等级，执行相应的预警响应动作； 所述构建原始骨干网络，并基于标注后的所述图像数据集对所述原始骨干网络进行模型训练得到实例分割模型包括： 基于目标的实例分割模型CenterMask，构建由多个OSA模块构成的原始骨干网络VoVNetV2，在所述原始骨干网络VoVNetV2的每个OSA模块的聚合层后插入卷积块注意力模块CBAM，得到基础模型； 在所述基础模型的检测头中添加尺度预测模块SizePredict，所述尺度预测模块SizePredict用于根据所述图像数据集中的目标尺寸动态选择特征金字塔网络FPN的特征图层级； 在所述基础模型中设置SAG-MASK模块，所述SAG-MASK模块用于将基础模型中的目标进行实例分割，并通过RoIAlign方法提取的感兴趣区域特征图进行渐进式上采样至目标分辨率，以及利用PointRend方法对上采样至目标分辨率的目标分割边缘进行精细化处理； 在所述基础模型的损失函数中增加用于计算边界损失的边界损失项BoundaryLoss； 将所述图像数据集按照预定的比例划分为训练集和验证集，对所述基础模型进行模型训练后，得到所述实例分割模型； 所述结合预设规则库动态计算当前工地场景的有效安全距离阈值包括： 所述有效安全距离阈值ESD通过如下公式得到： ESD=BSR×SM； 其中，BSR为预设规则库中基于所述施工设备类型设定的基础安全半径，SM为预设规则库中基于所述施工设备作业状态设定的状态系数； 所述结合预设规则库动态计算当前工地场景的风险评分包括： 所述风险评分RS通过如下公式得到： RS=ESDd+S×BW； 其中，d为所述实际物理距离，S为常数，BW为预设规则库中基于所述人员行为状态设定的行为加权因子。

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