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龙图腾网获悉广东领大消防技术有限公司申请的专利一种消控室人员违规行为智能监测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：CN120655884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202510999125.8，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权一种消控室人员违规行为智能监测方法是由谷睿;翟伟设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种消控室人员违规行为智能监测方法在说明书摘要公布了：本发明属于视觉监控技术领域，具体涉及一种消控室人员违规行为智能监测方法，本发明通过U‑Net‑GNN光补偿模型，利用U‑Net网络的编码器与解码器结构得到初步光补偿图像；再使用GNN将像素建模为图节点，基于空间相邻关系构建边连接，通过三层图卷积传递光照校正信息，优化局部光照一致性，最终由全连接层生成融合权重，输出第一目标图像，采用改进YOLOv6模型对第一目标图像进行识别，且通过添加头部和四肢特征识别分支网络并与Backbone连接，结合预训练、使用生成对抗网络GAN生成的训练数据集进行训练和验证，基于边界框回归损失函数优化网络，能够更精准地识别和定位工作人员，获取其边框信息得到第二目标图像，进一步提升视觉识别准确性。

本发明授权一种消控室人员违规行为智能监测方法在权利要求书中公布了：1.一种消控室人员违规行为智能监测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：获取消控室的实时图像并对所述实时图像进行预处理，将所述实时图像输入预设置的U-Net-GNN光补偿模型，输出完成光补偿之后的第一目标图像，所述U-Net-GNN光补偿模型使用U-Net网络提取初步光补偿图像，使用GNN网络通过像素空间关系优化局部光照一致性，生成U-Net输出和GNN输出的融合权重得到第一目标图像； S2：使用YOLOv6模型对第一目标图像进行识别并对工作人员的边框进行识别和定位得到第二目标图像； S3：对第一目标图像和第二目标图像进行识别，提取所述工作人员的位姿信息作为违规判据信息，使用预设置的违规行为判断算法对违规判据信息进行识别，判断存在违规的情况下把当前帧图像进行截取并进行报警； S4：控制摄像头对人员进行抓拍得到连续时间帧的第三目标图像； 所述U-Net-GNN光补偿模型的结构包括： U-Net网络的编码器通过四级下减半，通道数目倍增，解码器也同样通过四级上采样结构恢复图像分辨率，每级将深层特征与对应编码器特征进行拼接融合，采用转置卷积实现2倍上采样得到初步光补偿图像； 使用图神经网络GNN对光照进行优化：包括将初步光补偿图像的像素建模为图节点，所述像素点的RGB值为特征，基于空间相邻关系构建边连接，通过三层图卷积传递光照校正信息； 使用权重比例对U-Net网络和GNN的输出进行权重分配计算； 权重比例的计算包括： 输入U-Net输出的初步光补偿图像和GNN输出的光照校正图像； 使用注意力机制计算融合权重值，其中，融合权重值的计算公式为： ； 其中，MLP为多层感知机制，将权重值的输出范围限制在之间； 基于融合权重比例值得到光补偿模型的输出第一目标图像的计算公式为： ； 基于空间相邻关系构建边连接，其中，边连接的边权重计算公式为： ； 其中，和分别为像素点的坐标，为控制邻域的影响范围，使用四邻域标记法进行确定；所述YOLOv6模型为改进YOLOv6模型，所述改进YOLOv6模型为在YOLOv6模型的基础架构上添加头部和四肢特征识别分支网络，并将所述分支网络与YOLOv6模型的Backbone特征提取层相互连接。

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广东领大消防技术有限公司，其通讯地址为：528051 广东省佛山市禅城区张槎街道下朗塱宝东路12号内四座1-4号二层(住所申报)；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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