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龙图腾网获悉北京淇骏科技有限公司申请的专利爆破作业现场行为合规识别方法、系统、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：CN120851622B 。

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：202511342971.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权爆破作业现场行为合规识别方法、系统、设备及介质是由任亮设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本爆破作业现场行为合规识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了爆破作业现场行为合规识别方法、系统、设备及介质，涉及计算机技术领域；方法包括：获取爆破作业现场的多源视频流和环境监测数据；根据多源视频流识别当前作业阶段；根据多源视频流和环境监测数据，识别场景风险因子；将多源视频流输入至预训练的深度学习模型，解析出各作业人员的身份信息、行为序列、装备穿戴状态及位置信息；调用预构建的安全规则库中与当前作业阶段及场景风险因子匹配的合规规则集；基于合规规则集，对身份信息、行为序列、装备穿戴状态及位置信息进行合规性校验；若校验存在违规行为，则生成包含违规类型、风险等级、关联人员及空间区域标识的违规判定结果。本发明能够实现爆破作业全流程智能监控及违规识别。

本发明授权爆破作业现场行为合规识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种爆破作业现场行为合规识别方法，其特征在于，包括： 获取爆破作业现场的多源视频流和环境监测数据；所述环境监测数据包括温湿度、风速以及危险气体浓度； 根据所述多源视频流识别当前作业阶段； 根据所述多源视频流和环境监测数据，识别场景风险因子； 将所述多源视频流输入至预训练的深度学习模型，解析出各作业人员的身份信息、行为序列、装备穿戴状态及位置信息；在解析过程中，当所述多源视频流中的某一视角存在遮挡或环境干扰时，所述深度学习模型则切换或加权融合其余视角的特征； 调用预构建的安全规则库中与所述当前作业阶段及场景风险因子匹配的合规规则集；所述合规规则集包括：资质规则、行为规则、装备规则和空间规则； 基于所述合规规则集，对所述身份信息、行为序列、装备穿戴状态及位置信息进行合规性校验； 若校验存在违规行为，则生成包含违规类型、风险等级、关联人员及空间区域标识的违规判定结果； 根据所述多源视频流识别当前作业阶段，包括： 对所述多源视频流进行时空同步处理，生成校准后的多视角视频序列； 提取所述多视角视频序列中的设备操作特征及人员协作特征； 基于预设的作业阶段转换规则，对所述设备操作特征与人员协作特征进行时序关联分析； 根据关联分析结果，确定当前作业阶段； 将所述多源视频流输入至预训练的深度学习模型，之前，所述方法还包括： 获取所述爆破作业现场的点云数据及现场音频流； 根据所述环境监测数据与所述多源视频流，确定环境干扰强度； 当所述环境干扰强度超过预设阈值时，将所述多源视频流输入至预训练的深度学习模型，具体为，将所述多源视频流、点云数据与现场音频流输入至预训练的深度学习模型； 其中，所述点云数据用于补充空间定位信息，所述现场音频流用于提取与标准作业动作关联的声学事件特征； 所述深度学习模型内置的跨模态特征对齐模块将来自所述点云数据的空间定位信息、来自所述现场音频流的声学事件特征，以及，由所述多源视频流经特征融合后生成的多视角联合特征表示，在统一的时空基准上进行对齐与映射，之后，采用基于注意力机制的加权融合策略进行自适应融合，生成多模态特征表示；加权融合过程中的权重系数由所述深度学习模型根据实时评估的环境干扰强度进行动态调整。

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