买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉江苏镇扬汽渡有限公司申请的专利基于图像监测的渡船舱内巡检系统及异常定位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：CN120496002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510754811.9，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于图像监测的渡船舱内巡检系统及异常定位方法是由王大祥;田峰;叶俊;孙向勇;沈健;朱军成设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像监测的渡船舱内巡检系统及异常定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像监测的渡船舱内巡检系统及异常定位方法，涉及巡检定位技术领域，包括：获取渡船舱内的历史巡检日志；构建表征舱内各种事件之间因果关联性的因果知识图谱；实时采集舱内的巡检图像序列；识别出舱内当前发生的实时事件集合；计算所述其他事件在未来指定时间窗内的发生概率；将在未来指定时间窗内的发生概率超过设定阈值的未来事件中的异常事件及发生概率作为潜在异常风险事件输出；基于输出的潜在异常风险事件及其对应的因果关联路径，定位异常发生的潜在源位置或关联区域。本发明的优点在于：实现了对船舱核心区域的全方位自动化覆盖，有效降低对人工巡检的依赖，全面增强了渡船运行安全的主动防护能力。

本发明授权基于图像监测的渡船舱内巡检系统及异常定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像监测的渡船舱内异常定位方法，其特征在于，包括： 获取渡船舱内的历史巡检日志，所述历史巡检日志包含舱内发生的多种历史事件及其对应的发生时间戳； 基于所述历史巡检日志，计算不同历史事件之间的因果关联强度和或先后时序概率，构建表征舱内各种事件之间因果关联性的因果知识图谱； 通过部署于渡船舱内关键区域的多个图像采集设备，实时采集舱内的巡检图像序列； 利用图像识别模型对实时采集的所述巡检图像序列进行处理，识别出舱内当前发生的实时事件集合，所述实时事件集合包括可能发生的事件类型以及事件类型发生的综合概率； 根据因果知识图谱中与所述当前实时事件存在因果关联的其他事件，以及对应的因果关联强度和或时序概率，计算所述其他事件在未来指定时间窗内的发生概率； 将在未来指定时间窗内的发生概率超过设定阈值的未来事件中的异常时间及发生概率作为潜在事件输出； 判断潜在事件是否为划定的异常事件类型，若是，则将潜在事件标记为潜在异常风险事件，若否，则不针对潜在事件输出做出响应； 基于输出的潜在异常风险事件及其对应的因果关联路径，定位异常发生的潜在源位置或关联区域； 所述利用图像识别模型对实时采集的所述巡检图像序列进行处理，识别出舱内当前发生的实时事件集合，所述实时事件集合包括可能发生的事件类型以及事件类型发生的综合概率具体包括： 基于训练的图像识别模型，对巡检图像序列中的每一张巡检图像进行事件识别，得到每一张巡检图像对应的可能发生的事件类型以及事件类型发生的概率； 基于巡检图像序列中所有巡检图像的识别结果，确定每一件可能发生的事件类型对应发生的综合概率； 汇总所有可能发生的事件类型以及事件类型发生的综合概率，构建实时事件集合； 具体的，计算过程如下： ； 式中，为第X件可能发生的事件类型对应发生的概率，为巡检图像序列，为巡检图像序列中的第e个元素，为巡检图像序列中的第e个元素对应的第X件可能发生的事件类型对应发生的概率； 所述根据因果知识图谱中与所述当前实时事件存在因果关联的其他事件，以及对应的因果关联强度和或时序概率，计算所述其他事件在未来指定时间窗内的发生概率具体包括： 基于当前实时事件集合和因果知识图谱进行事件链推理，计算该事件链上后续节点事件在所述未来时间窗内的发生概率，所述发生概率为路径上各环节因果权重的综合； 具体的计算公式为： 式中，为第Y个后续节点事件在所述未来时间窗内的发生概率，为第L件可能发生的事件类型对应发生的概率，为第Y个后续节点事件对应的事件链源头集合，为由事件L导向事件Y的事件链，为中的相邻节点事件，之间的因果权重。

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江苏镇扬汽渡有限公司，其通讯地址为：212002 江苏省镇江市高新区润州路25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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。