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龙图腾网获悉江苏新塔数字科技研究院有限公司申请的专利一种基于VR全景的图中实体对象匹配系统及其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：CN120298731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510757755.4，技术领域涉及：G06V10/75；该发明授权一种基于VR全景的图中实体对象匹配系统及其方法是由张积虎设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于VR全景的图中实体对象匹配系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于VR全景的图中实体对象匹配系统及其方法，属于VR全景图像管理系统领域，它提出一种集“高精度定位‑情感特征量化‑动态风险预警”于一体的系统及方法，填补了现有技术在复杂工业环境中人员状态综合监测与风险动态评估的空白，通过将情感特征转化为可量化的安全风险指标，系统能够提前识别人员疲劳、紧张等高危状态，为石化行业从“被动安全”向“主动预防”转型提供了关键技术支撑，降低因人员情感状态异常引发的操作失误风险，且风险评估从“滞后响应”提升为“实时预测”，预警等级划分精度显著提高，满足了石化行业对安全风险“早发现、早干预”的严苛需求，为高危场景下的安全管控提供了高效的技术解决方案。

本发明授权一种基于VR全景的图中实体对象匹配系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种基于VR全景的图中实体对象匹配系统，其特征在于，包括： VR全景数据采集模块（1），用于采集石化行业密集装置区域的VR全景图像数据，所述VR全景数据采集模块（1）通信连接有若干个个分布于装置区域关键位置的VR全景摄像头（101），所述关键位置包括装置区的各个拐角、设备顶部及人员主要活动路径上方，所述VR全景摄像头（101）内部集成有IMU传感器（1011），用于采集镜头姿态数据； 数据预处理模块（2），与所述VR全景数据采集模块（1）通信连接，用于对采集的VR全景图像数据进行预处理，所述预处理包括图像拼接、几何校正、色彩平衡及噪声过滤，所述数据预处理模块（2）包括特征提取单元（201）、匹配筛选单元（202）以及融合处理单元（203），用于通过BRIEF描述子、RANSAC算法及多分辨率金字塔构建技术实现图像拼接； 实体对象识别定位模块（3），与所述数据预处理模块（2）通信连接，用于从预处理后的VR全景图像中识别关键设备、隔离点设备及人员，并确定其在装置区域中的位置，所述实体对象识别定位模块（3）内部搭载有设备特征数据库（301）、人员特征数据库（302）及定位算法单元（303），所述实体对象识别定位模块（3）采用深度学习模型识别对象，并基于BIM模型进行坐标转换，所述设备特征数据库（301）存储有关键设备及隔离点设备的三维模型、外观特征及安装位置信息，所述人员特征数据库（302）存储有人员的人体特征及所穿安全装备的特征信息，所述定位算法单元（303）基于视觉定位算法结合装置区域的三维坐标模型确定实体对象的位置，且所述定位算法单元（303）包括视觉定位子单元和UWB定位融合子单元，通过ZigBee网络汇聚测距数据，并基于扩展卡尔曼滤波算法融合定位； 人员情感特征采集模块（4），用于采集人员的情感相关数据，所述人员情感特征采集模块（4）通信连接有设置于人员安全外套上的生理传感器（401）和设置于装置区域的行为摄像头（402），所述生理传感器（401）包括PPG传感器（4011）和皮肤电导传感器（4012），用于采集人员的心率、血压、皮肤电信号的生理数据，所述行为摄像头（402）用于采集人员的肢体动作、面部表情的行为数据，且支持H.265编码，通过工业以太网传输数据； 情感特征处理模块（5），与所述人员情感特征采集模块（4）通信连接，用于对采集的情感相关数据进行处理，提取人员的情感特征，所述情感特征处理模块（5）包括生理数据处理单元（501）和行为数据处理单元（502），所述情感特征处理模块（5）还包括信号调理电路（503）及数字信号处理模块（504），通过TensorFlowServing接口输出情感特征，所述生理数据处理单元（501）通过预设的生理情感模型将生理数据转换为情感参数，所述行为数据处理单元（502）通过深度学习模型对行为数据进行分析提取行为情感特征，且所述行为数据处理单元（502）基于深度学习模型提取空间特征和时间特征，生成融合特征向量； 安全风险建模模块（6），与所述情感特征处理模块（5）通信连接，用于根据提取的人员情感特征建立安全风险模型，将人员情感转化为可量化的安全风险指标，所述安全风险建模模块（6）结合人员所处位置、操作任务及历史事故数据，通过机器学习算法建立情感特征与安全风险之间的映射关系，所述安全风险建模模块（6）内部设置有三维空间构建单元（601），所述安全风险建模模块（6）通过OPCUA协议接入DCS系统数据，并基于三维空间构建单元（601）生成风险概率密度； 预警等级匹配模块（7），与所述安全风险建模模块（6）通信连接，所述预警等级匹配模块（7）包括模糊推理单元（701）和预警执行单元（702），所述预警执行单元（702）内部预设多级预警措施，用于根据安全风险指标，按照预设的预警等级逻辑链匹配预警等级，并触发相应的预警机制，所述预警等级逻辑链根据安全风险指标的大小划分为多个预警等级，每个预警等级对应不同的预警方式和应对措施。

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