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龙图腾网获悉深圳先进技术研究院申请的专利一种基于多源数据融合的施工风险评估方法及装置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：CN115660247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211182019.3，技术领域涉及：G06Q10/06；该发明授权一种基于多源数据融合的施工风险评估方法及装置是由杨之乐;吴承科;郭媛君;刘祥飞;王尧;冯伟设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源数据融合的施工风险评估方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源数据融合的施工风险评估方法及装置，所述方法包括：获取施工场景图像，并基于所述施工场景图像，确定所述施工场景图像所对应的对象以及所述对象所对应的类别信息，其中，所述对象包括工人与施工现场物体；基于所述对象与所述类别信息，确定工人行为信息以及所述工人与所述施工现场物体之间的关联关系，其中，所述关联关系用于反映所述施工现场物体对所述工人造成的保护关系或者潜在伤害关系；基于所述工人行为信息与所述关联关系，确定施工风险等级信息。本发明可实现对施工风险进行精细化评估，确定出施工风险等级，并且充分考虑施工场景特性，有利于准确评估出施工风险。

本发明授权一种基于多源数据融合的施工风险评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多源数据融合的施工风险评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取施工场景图像，并基于所述施工场景图像，确定所述施工场景图像所对应的对象以及所述对象所对应的类别信息，其中，所述对象包括工人与施工现场物体； 基于所述对象与所述类别信息，确定工人行为信息以及所述工人与所述施工现场物体之间的关联关系，其中，所述关联关系用于反映所述施工现场物体对所述工人造成的保护关系或者潜在伤害关系； 基于所述工人行为信息与所述关联关系，确定施工风险等级信息； 所述基于所述施工场景图像，确定所述施工场景图像所对应的对象以及所述对象所对应的类别信息，包括： 获取预先训练的图像分割模型，并将所述施工场景图像输入至所述图像分割模型中； 基于所述图像分割模型对所述施工场景图像进行分割处理，并识别所述施工场景图像中的对象以及所述类别信息，其中，所述图像分割模型为基于YOLOv5模型训练得到的； 或者，所述基于所述施工场景图像，确定所述施工场景图像所对应的对象以及所述对象所对应的类别信息，包括： 基于图像识别的方式从施工场景图像中识别出工人和施工现场物体，将识别出的施工现场物体与预设的施工现场图库进行比对，所述施工现场图库中存储有施工现场的各种设备在各个角度下的图像，且施工现场图库中的图像是按照施工现场物体的类别信息进行分类设置的； 当将施工现场物体与预设的施工现场图库进行比对后，就可以确定出施工现场物体的类别信息； 所述基于所述对象与所述类别信息，确定工人行为信息以及所述工人与所述施工现场物体之间的关联关系，包括： 获取所述工人与所述施工现场物体之间的位置关系与距离关系，并根据所述位置关系与所述距离关系，确定所述工人行为信息，所述位置关系与距离关系可反映出工人是否正在操作施工现场物体，或者反映出工人是否正在佩戴施工现场物体； 根据所述类别信息，并结合所述位置关系与距离关系，确定所述施工现场物体对所述工人的影响信息，所述影响信息包括所述施工现场物体对所述工人的正面影响与负面影响； 基于所述影响信息，确定所述工人与所述施工现场物体之间的关联关系； 所述方法还包括： 构建工人、个人行为、施工现场物体的类别信息以及施工风险等级信息这四者之间的对应关系，并将工人、个人行为、施工现场物体的类别信息作为自变量，将施工风险等级信息作为因变量来进行训练，得到风险评估模型，所述风险评估模型可在从施工场景图像中识别到工人和施工现场物体之后，自动输出施工风险等级信息，实现施工风险的自动评估。

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