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龙图腾网获悉星河激荡(南京)数字科技有限公司;江苏省应急管理服务中心;曙光智算信息技术有限公司申请的专利一种安全生产隐患智能诊断系统及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：CN119849953B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510331465.3，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种安全生产隐患智能诊断系统及方法是由张显;尚应;姜勖;周捍珑;于厚舜设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种安全生产隐患智能诊断系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种安全生产隐患智能诊断系统及方法，属于安全生产管理技术领域，其具体包括：通过传感器采集现场图像并进行预处理，将图像输入多目标识别模型以识别图像中的各个目标元素；利用预设的生产场景知识图谱，确定包含所有目标元素的生产场景，并调用对应的规范文件，通过大模型输出规范要求；根据规范要求，将图像划分为大尺度信息区域和小尺度信息区域，并据此拆分现场图像为大尺度子图像和小尺度子图像，这些子图像分别输入至对应生产场景的第一深度学习模型和第二深度学习模型进行隐患识别；结合第一深度学习模型和第二深度学习模型的输出结果，识别并记录安全隐患；本发明提高了生产现场安全隐患识别的准确性和效率。

本发明授权一种安全生产隐患智能诊断系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种安全生产隐患智能诊断方法，其特征在于，包括： 获取传感器的现场图像，所述现场图像包含多个目标元素； 根据所述目标元素和预设的生产场景知识图谱，确定包括所有目标元素的生产场景； 根据所述生产场景和对应该生产场景的至少一个规范文件，将现场图像划分为大尺度信息区域和小尺度信息区域； 根据所述大尺度信息区域和所述小尺度信息区域，对现场图像进行安全生产隐患识别； 所述大尺度信息区域和小尺度信息区域的划分过程包括： 根据所述生产场景，调用对应该生产场景的至少一个规范文件，并调用大模型对所有规范文件进行规范语义输出，得到多个规范要求； 基于所述规范要求，将图像划分为大尺度信息区域和小尺度信息区域； 所述根据所述大尺度信息区域和所述小尺度信息区域，对现场图像进行安全生产隐患识别的过程包括： 根据划分的大尺度信息区域和小尺度信息区域，将预处理后的现场图像拆分成至少一个大尺度子图像和至少一个小尺度子图像； 将大尺度子图像和大尺度信息输入至对应生产场景的第一深度学习模型，将小尺度子图像输入至对应生产场景的第二深度学习模型； 结合第一深度学习模型和第二深度学习模型的输出结果，识别生产现场的安全隐患，并记录每次隐患识别的结果； 所述第一深度学习模型和第二深度学习模型包括： 所述第一深度学习模型基于边缘识别建立，第一深度学习模型先对大尺度子图像进行边缘识别，得出边界轮廓信息，根据比对边界轮廓信息与大尺度信息的相似度，确定是否满足大尺度信息； 所述大尺度信息包括识别出的加药间、总降总控制室、窗格栅信息；所述小尺度信息包括加药间灯具电线、窗帘、窗格栅腐蚀区域信息； 所述第二深度学习模型用于进行材料识别，实现对小尺度子图像中细微特征的精准识别与分析功能； 所述大尺度子图像在进行边界轮廓信息识别时，是从原本已经分了大尺度子图像的情况下，继续剥离出小尺度子图像，属于一个动态校验的过程，动态校验的具体步骤包括： 获取大尺度子图像，对大尺度子图像的每个局部区域，计算其纹理复杂度和灰度变化率指标，当任意局部区域的纹理复杂度或灰度变化率指标超过预设的阈值时，则认为该局部区域存在需要进一步精细分析的细节隐患； 根据判断出的存在细节隐患的局部区域，从大尺度子图像中剥离出对应的小尺度子图像； 根据不同生产场景下的细节隐患特征，建立与细节隐患特征相关联的图像区域选择规则。

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星河激荡(南京)数字科技有限公司;江苏省应急管理服务中心;曙光智算信息技术有限公司，其通讯地址为：211800 江苏省南京市江北新区研创园华创路68号景枫乐创中心B2栋713室；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”。