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龙图腾网获悉北京华联电力工程咨询有限公司;国网冀北电力有限公司工程管理分公司;国家电网有限公司申请的专利基于多角度视频和AI识别的作业风险实时监测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：CN121259752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511814617.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于多角度视频和AI识别的作业风险实时监测系统是由王广民;郑晓斌;吴呈威;王政;王帅;朗博宇;耿晓超;刘杰锋;邹坤;袁成浩;于爽;马萌萌;刘晓冉;吴一玄;赵建清;朱丰;李海东;李天宇;律叶;李宇妍;陈鑫;张磊;刘芳;刘艳梅;张成志;孟宇;杨英瑞;张维;王爱军;李浩设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多角度视频和AI识别的作业风险实时监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多角度视频和AI识别的作业风险实时监测系统，属于视频监测技术领域，包括作业数据提取模块、交互预测模块、姿态预测模块、风险决策模块和预警执行模块，作业数据提取模块采集并预处理施工作业数据，交互预测模块预测动态实体间的交互风险概率，姿态预测模块预测人员的运动轨迹与姿态失稳概率，风险决策模块输出风险等级判定结果，预警执行模块采用分布式计算架构，在边缘计算节点执行多通道预警机制，实时判定风险等级的解除情况。本发明通过提取三维空间位姿序列、运动轨迹序列、三维人体骨骼关键点时序数据和属性特征，并采用边缘计算实现低延迟闭环预警，解决了感知缺失、预测空白、预警滞后与开环的问题。

本发明授权基于多角度视频和AI识别的作业风险实时监测系统在权利要求书中公布了：1.基于多角度视频和AI识别的作业风险实时监测系统，其特征在于，包括： 作业数据提取模块，用于采集并预处理施工作业数据，提取施工现场中动态实体的三维空间位姿序列、运动轨迹序列、人员的三维人体骨骼关键点时序数据和属性特征； 交互预测模块，用于将三维空间位姿序列、运动轨迹序列和属性特征输入采用时空图神经网络结构的时空交互风险预测模型，预测动态实体间的交互风险概率，过程包括： 构建时序图结构，时序图结构在每一时间步包括图节点、图的边、节点特征与边特征； 将提取的动态实体定义为图节点； 将三维空间位姿序列、运动轨迹序列与属性特征分配为图节点的节点特征； 将动态实体间的动态时空关系定义为图的边； 计算动态实体间的相对空间距离与相对运动速度，并将计算得出的相对空间距离与相对运动速度分配为图的边的边特征； 将时序图结构输入时空交互风险预测模型，时空交互风险预测模型采用时空图神经网络结构，通过学习图节点与边特征的时序变化，计算并输出未来预设时间窗内动态实体间的交互风险概率； 采用空间图卷积层在每一时间步聚合节点特征与边特征，生成空间聚合特征； 采用时序卷积层学习空间聚合特征在连续时间步上的变化模式； 基于变化模式，通过全连接层计算并输出交互风险概率； 姿态预测模块，用于将三维人体骨骼关键点时序数据输入人员姿态意图预测模型，预测人员的运动轨迹与姿态失稳概率，过程包括： 在三维人体骨骼关键点时序数据的每一时间步，选取预设的根节点作为基准点，计算三维人体骨骼关键点中各关键点相对于基准点的三维相对坐标，生成归一化时序数据； 将归一化时序数据输入人员姿态意图预测模型，人员姿态意图预测模型采用长短期记忆网络结构，长短期记忆网络结构通过内部的门控单元学习归一化时序数据的时序依赖性，并输出姿态特征向量； 将姿态特征向量输入轨迹预测层，轨迹预测层用于计算并输出人员在未来预设时间窗内的三维人体骨骼关键点坐标，作为人员的运动轨迹； 将姿态特征向量输入失稳分类层，失稳分类层计算并输出人员的姿态失稳概率，其中，z为失稳分类层的线性输出，e为自然常数； 风险决策模块，用于基于交互风险概率、运动轨迹与姿态失稳概率，构建基于多层感知机的风险综合决策模型，并使用包含历史风险事件的标注数据集进行训练优化，设定作业风险判定逻辑，输出风险等级判定结果； 预警执行模块，用于根据风险等级判定结果，采用分布式计算架构，在边缘计算节点执行多通道预警机制，并实时判定风险等级的解除情况。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京华联电力工程咨询有限公司;国网冀北电力有限公司工程管理分公司;国家电网有限公司，其通讯地址为：100053 北京市西城区枣林前街32号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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