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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种场景危险等级评估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：CN116109913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202211262767.2，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权一种场景危险等级评估方法是由魏倩茹;钟梽梵设计研发完成，并于2022-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种场景危险等级评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种场景危险等级评估方法，包括：目标检测图像预处理：在图像传入场景分类模型之前，通过PyramidPoolingTransformer目标检测模型识别图像中的人员和危险物品相关区域；根据目标检测识别结果对其他无关区域进行遮罩操作后，将图像矩阵传入到场景分类模型中；采用TransformerE‑Cls场景分类模型处理：包括编码器Encoder处理和图像分类检测头处理两个部分。本发明的TransformerE‑Cls模型在危险场景等级评估任务中识别准确率更高。

本发明授权一种场景危险等级评估方法在权利要求书中公布了：1.一种场景危险等级评估方法，其特征在于，包括： 目标检测图像预处理：在图像传入场景分类模型之前，通过PyramidPoolingTransformer目标检测模型识别图像中的人员和危险物品相关区域；根据目标检测识别结果对其他无关区域进行遮罩操作后，将图像矩阵传入到场景分类模型中； 采用TransformerE-Cls场景分类模型处理：包括编码器Encoder处理和图像分类检测头处理两个部分； 所述编码器模块基于Transformer模型设计而成，用于对图像特征进行处理从而生成一个特征图； 所述图像分类检测头由一个简单的线性变换组成，用于根据编码器模块生成的特征图进行分类预测，得到对应结果； TransformerE-Cls场景分类模型在将图像输入到编码器之前，加入了补丁嵌入和位置编码两个模块进行处理； 所述编码器Encoder由3个或6个相同的层堆叠而成；编码器的每一层都包括两个子层； 第一层是多头自注意机制，第二层是一个简单的、位置上完全连接的前馈网络；TransformerE-D编码器的两个子层之间先进行残差连接，然后再进行层归一化；每个子层的输出可以表示为： LayerNormx+Sublayerx）1 其中Sublayerx表示由子层本身实现的函数，模型中的所有子层以及嵌入层的输出维度均相同； 所述前馈网络包括：由两个线性变换组成，两个线性变换函数中间由一个ReLU激活函数进行连接； FFNx=max0,xW1+b1W2+b29。

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