北京邮电大学;河南油田工程科技股份有限公司张瑞玲获国家专利权
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龙图腾网获悉北京邮电大学;河南油田工程科技股份有限公司申请的专利基于深度学习的石油石化危险区域违规操作预警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：CN120388331B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510857520.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于深度学习的石油石化危险区域违规操作预警方法是由张瑞玲;雷华伟;宋晴;刘楠;杨会毫;王永坤;李海洋;董明亮;王霖雨;赵泽源;段保伟;侯天哲;郝冰洋;赵润甫设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的石油石化危险区域违规操作预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的石油石化危险区域违规操作预警方法，涉及石油石化技术领域，包括通过对目标图像序列进行检测跟踪，建立目标时序轨迹，构建多目标交互特征图，结合环境参数进行动态权重调整，计算安全态势得分，并利用动态推理图网络进行行为识别，实现对石化区域的实时安全监控。本发明能有效识别违规操作，提高安全预警准确性，降低事故风险。
本发明授权基于深度学习的石油石化危险区域违规操作预警方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的石油石化危险区域违规操作预警方法，其特征在于，包括： 获取石化区域的视频数据对应的目标图像序列，对所述目标图像序列进行目标检测和跟踪，获取所述目标图像序列中的目标对象的位置坐标，并建立目标索引； 基于所述目标索引，对所述目标图像序列中的每个目标对象建立时序轨迹；根据所述时序轨迹构建多目标交互特征图，所述多目标交互特征图包含目标对象之间的相对距离、相对速度和相对方向信息； 结合石化区域的环境参数对所述多目标交互特征图进行动态权重调整，得到环境感知的交互特征图；基于所述环境感知的交互特征图计算石化区域的安全态势得分，所述安全态势得分表征当前时刻石化区域的整体安全状态； 构建动态推理图网络进行行为识别，将所述环境感知的交互特征图输入所述动态推理图网络，通过图卷积运算提取节点特征，并基于消息传递机制更新节点间的动态关联关系，得到目标行为的识别结果。
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北京邮电大学;河南油田工程科技股份有限公司，其通讯地址为：100000 北京市海淀区西土城路10号；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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