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龙图腾网获悉珠海简通物联信息技术有限公司申请的专利一种用于工地视频监控的区域目标及环境动态感知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：CN119397206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510000504.1，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种用于工地视频监控的区域目标及环境动态感知方法是由盛成林;盛成海设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于工地视频监控的区域目标及环境动态感知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于工地视频监控的区域目标及环境动态感知方法，包括：对工地进行分布式摄像头的初部署，并进行部署优化；基于KafkaBroker集群多线程采集视频数据，同时采集环境参数并基于马氏距离进行融合，得到融合环境参数；对采集的视频数据进行多目标检测，并分析其行为特征，得到视频目标数据；从融合环境参数提取环境参数特征表示，并与视频目标数据基于可学习参数进行多模态的动态融合，通过态势感知模型分析综合态势，得到实时综合态势数据；基于实时综合态势数据采用贝叶斯网络分析对工地内的人员行为、环境状况进行实时风险评估，识别出风险事件，自动生成告警信息。本发明显著提高了工地视频监控的智能化水平。

本发明授权一种用于工地视频监控的区域目标及环境动态感知方法在权利要求书中公布了：1.一种用于工地视频监控的区域目标及环境动态感知方法，其特征在于，包括以下步骤： 对工地进行分布式摄像头的初部署，并通过单位离散化分割、单元间距离及角度的获取进行部署优化； 通过部署优化后的分布式摄像头基于KafkaBroker集群多线程采集视频数据，同时通过多类型环境传感器采集环境参数并基于马氏距离进行融合，得到融合环境参数； 对采集的视频数据进行多目标检测，并分析其行为特征，得到视频目标数据； 基于传感器神经网络从融合环境参数提取环境参数特征表示，并与视频目标数据基于可学习参数进行多模态的动态融合，通过RNN工地态势感知模型分析综合态势，得到实时综合态势数据； 基于实时综合态势数据采用贝叶斯网络分析对工地内的人员行为、环境状况进行实时风险评估，识别出风险事件，自动生成告警信息； 其中，在进行多目标检测时，包括：通过构建工地目标检测器获取关键帧的目标位置；通过构建工地特征提取模型以不同的路径捕获空间语义信息、动态信息生成融合特征图，并结合关键帧的目标位置完成行为分类； 在获取关键帧的目标位置时，包括： 将视频数据划分为多个时间段，并从每一时间段中抽取关键帧； 构建改进作为工地目标检测器，通过输入关键帧到工地目标检测器中检测目标位置，并输入模块； 在以不同的路径捕获空间语义信息、动态信息生成融合特征图时，包括： 构建改进模型作为工地特征提取模型，并输入采集的视频数据； 通过路径以低时间分辨率和高空间分辨率运行，捕获视频数据中的空间语义信息，输出第一特征图； 通过路径以高时间分辨率和低空间分辨率运行，捕获视频数据中行为快速变化的动态信息，并采用更小的卷积宽度，输出第二特征图； 将第二特征图进行尺度变换后与第一特征图进行融合，得到融合特征图，并将融合特征图输入模块； 在结合关键帧的目标位置完成行为分类时，包括： 通过模块将基于目标位置信息生成的目标框投影到融合特征图上，得到相应的特征矩阵，并生成统一尺寸后的融合特征图，经池化、全连接以及行为分类，得到视频目标数据； 其中，改进在检测头部采用模块，在颈部网络中将模块替换为轻量化模块。

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