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龙图腾网获悉成都寻道科技有限公司申请的专利一种校园安全风险监测方法及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：CN120123991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510572449.3，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种校园安全风险监测方法及系统是由胡冬贤;齐心;聂敏;周涛设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种校园安全风险监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种校园安全风险监测方法及系统，涉及校园安全技术领域，解决了现有校园安全监测无法联合其他数据发现潜在的风险；无法及时预警、提示规范的处理流程；无法及时检测舆情信息的问题，方案包括：获取监控数据和心理评测数据；根据心理评测数据确定重点关注人员；根据监控数据识别人员行为的风险等级，基于分级预警规则生成预警信号，分级预警规则包括：对重点关注人员的中风险行为或所有的高风险行为生成预警信号；将预警信号推送至对应的责任管理人员和就近巡逻人员；根据就近巡逻人员反馈的事故类型，推送关联的指导预案，关联的指导预案用于指导事故的规范处置；根据事故类型生成关键词在网站进行舆情监测；解决上述问题。

本发明授权一种校园安全风险监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种校园安全风险监测方法，其特征在于，包括： 获取多维度监测数据，所述多维度监测数据包括：监控数据和心理评测数据； 根据所述心理评测数据确定重点关注人员； 根据所述监控数据识别人员行为的风险等级，所述风险等级包括：低风险、中风险和高风险，基于分级预警规则生成预警信号，所述分级预警规则包括：对所述重点关注人员的中风险行为或所有的高风险行为生成预警信号； 将所述预警信号推送至对应的责任管理人员和就近巡逻人员； 根据就近巡逻人员反馈的事故类型，推送关联的指导预案，所述关联的指导预案用于指导事故的规范处置； 根据所述事故类型生成检索关键词在网站进行舆情监测； 其中，根据所述监控数据识别人员行为的风险等级，所述风险等级包括：低风险、中风险和高风险，基于分级预警规则生成预警信号，所述分级预警规则包括：对所述重点关注人员的中风险行为或所有的高风险行为生成预警信号；包括：将所述监控数据剪切为有序的监控画面；根据检测频率将多帧监控画面输入YOLOv8-CNN-LSTM模型得到风险等级，所述风险等级包括：低风险、中风险和高风险；当识别到多帧监控画面中存在中风险的人员行为时，对所述多帧监控画面进行人脸识别并统计所述多帧监控画面中出现重点关注人员的次数是否大于其他非聚集人员的平均出现次数，如大于则生成预警信号；当识别到多帧监控画面中存在高风险的人员行为时，则直接生成预警信号，所述预警信号包含：多帧监控画面、监控设备位置信息和风险等级； 当识别到多帧监控画面中存在中风险的人员行为时，对所述多帧监控画面进行人脸识别并统计所述多帧监控画面中出现重点关注人员的次数是否大于其他非聚集人员的平均出现次数，如大于则生成预警信号；包括：当识别到多帧监控画面中存在中风险的人员行为时，基于YOLOv8网络获取多帧监控画面的对象检测框图，对所述对象检测框图中的各ID对象检测框进行人脸识别，当识别到重点关注人员时，将对应的ID标记为目标ID，并统计多张对象检测框图中目标ID的出现次数；对于非目标ID，计算每张对象检测框图中非目标ID对象检测框之间的距离，并计算平均距离，将多张对象检测框图中距离均小于平均距离的对象检测框对应的非目标ID标记为聚集ID，其他非目标ID标记为非聚集ID；统计多张对象检测框图中非聚集ID的出现次数，并计算各非聚集ID出现次数的平均值作为中风险预警阈值；将多张对象检测框图中目标ID的出现次数与所述中风险预警阈值比较，如大于则生成预警信号。

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