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龙图腾网获悉中物建工集团有限公司申请的专利一种建筑施工安全风险实时预警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：CN120875573B 。

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：202511117001.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种建筑施工安全风险实时预警方法及系统是由李和卓;黄锦聪;蔡贵双;方文轩;李育才;王伟欣;谢宁明;黎少华;黄啟俊;李和发;龙辉;李岚峰;梁桂然;黎文;蔡梅珊设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种建筑施工安全风险实时预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种建筑施工安全风险实时预警方法及系统，其中方法包括对获取到的目标建筑施工的视频监测数据和施工日志数据分别进行解析处理，得到标准化视频数据和标准日志数据；基于双通道注意力机制对标准化视频数据和标准日志数据进行特征融合，得到融合数据；将融合数据输入预训练的风险识别模型进行风险特征识别，得到风险特征向量；对获取到的实时工序数据和风险特征向量进行关联分析处理，得到关联分析结果；基于关联分析结果进行风险等级判定，基于风险等级判定结果进行目标建筑施工的实时预警。本发明的方法，显著提升了建筑施工安全预警的准确性。

本发明授权一种建筑施工安全风险实时预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种建筑施工安全风险实时预警方法，其特征在于，包括： 响应于风险视频识别信号，获取目标建筑施工过程的标准化视频数据； 响应于风险日志识别信号，对所述目标建筑施工过程对应的施工日志数据进行内容识别，得到标准日志数据； 基于时空增强技术对所述标准化视频数据进行处理，得到时空增强视频特征； 对所述标准日志数据进行时序特征提取，得到时序增强工序特征，并对所述时序增强工序特征进行工序关系建模，得到结构化工序特征； 将所述时空增强视频特征和所述结构化工序特征进行特征融合处理，得到融合数据； 将所述融合数据输入预训练的风险识别模型进行风险特征识别，得到风险特征向量； 响应于风险预警信号，对获取到的实时工序数据和所述风险特征向量进行关联分析处理，得到关联分析结果，并基于所述关联分析结果进行风险等级判定，根据风险等级判定结果进行所述目标建筑施工的实时预警； 所述基于时空增强技术对所述标准化视频数据进行处理，得到时空增强视频特征，包括： 对所述标准化视频数据进行全局信息聚合处理，生成通道描述符向量，并对所述通道描述符向量进行非线性变换处理，生成通道注意力权重矩阵； 将所述通道注意力权重矩阵与所述标准化视频数据的原始特征图进行逐元素相乘，得到空间特征增强图； 对所述空间特征增强图进行时空联合特征提取，生成时空特征立方体，并对所述时空特征立方体进行帧级重要性加权处理，生成时序注意力权重； 将所述时空特征立方体与所述时序注意力权重进行融合，得到时空增强特征视频； 所述对所述标准日志数据进行时序特征提取，得到时序增强工序特征，并对所述时序增强工序特征进行工序关系建模，得到结构化工序特征，包括： 对标准日志数据进行语义向量化处理，得到工序特征向量，并对所述工序特征向量进行时序依赖建模，以捕捉工序执行的前后关联关系，生成隐藏状态序列； 对所述隐藏状态序列进行关键工序识别处理，得到时序增强工序特征，并将所述时序增强工序特征映射为图节点特征，构建初始工序关系图； 基于图注意力机制对所述初始工序关系图进行节点重要性计算，根据工序间的依赖强度更新节点权重，得到加权后的工序关系图； 对所述工序关系图进行特征聚合处理，得到结构化工序特征，其中所述特征聚合处理被设计为使工序关系图中每个节点特征融合邻居节点的关联信息； 所述对获取到的实时工序数据和所述风险特征向量进行关联分析处理，得到关联分析结果，包括： 对实时工序数据进行实体抽取，以构建工序特征实体集； 基于余弦相似度算法对所述工序特征实体集与所述风险特征向量进行关联强度计算，得到工序与风险的关联度矩阵； 根据所述关联度矩阵对所述实时工序数据进行聚类分析，得到高关联工序组和低关联工序组； 基于历史风险发生概率分布对各高关联工序组对应的第一风险特征向量进行阈值区间计算处理，得到工序匹配的动态风险阈值； 根据最小二乘法对各低关联工序组对应的第二风险特征向量与工序特征实体集的偏差值进行拟合计算，得到用于修正风险特征权重的特征修正系数； 将所述动态风险阈值和所述特征修正系数进行关联储存，生成包含工序ID、动态风险阈值和特征修正系数的关联分析结果。

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