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龙图腾网获悉北京联创高科信息技术有限公司申请的专利一种基于AI训练和模型技术的煤矿安全监督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：CN120182920B 。

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：202510655688.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于AI训练和模型技术的煤矿安全监督方法及系统是由李万良;谢陈;张军波;郭燕成设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI训练和模型技术的煤矿安全监督方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于AI训练和模型技术的煤矿安全监督方法及系统包括：采集不同作业情形下的若干组现场情景图像并分别进行图像标注训练，对得到的标注结果进行强化训练生成若干个情景样本，并构建相应的描述数据集构建onnx模型，利用AI技术对onnx模型进行风险训练，将实时现场视频传输输入到onnx模型中进行风险管控，根据onnx模型的管控输出信息确定煤矿现场的若干个违规情景状况，捕捉相应的关键违规特征进行违规备份，同时生成相应的违规处理建议并进行显示，用深度学习技术训练的模型，利用了其强大的识别能力，能够精准识别煤矿中几乎所有的日常违规行为。

本发明授权一种基于AI训练和模型技术的煤矿安全监督方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI训练和模型技术的煤矿安全监督方法，其特征在于，包括： 步骤1：采集不同作业情形下的若干组现场情景图像，分别对每一组所述现场情景图像进行图像标注训练，得到每一组所述现场情景图像对应的标注结果集； 步骤2：对相同的所述标注结果进行强化训练，生成每一组标注结果集对应的若干个情景样本，并分别为每一所述情景样本构建相应的描述数据集； 步骤3：利用所述描述数据集构建onnx模型，利用AI技术对所述onnx模型进行风险训练，实时现场视频传输输入到所述onnx模型中进行风险管控； 步骤4：根据所述onnx模型的管控输出信息确定煤矿现场的若干个违规情景状况，捕捉相应的关键违规特征进行违规备份，同时生成相应的违规处理建议并进行显示； 所述步骤2，包括： 步骤21：将所述标注结果进行聚类分析得到所述煤矿现场的若干种结果属性类，根据所述煤矿现场的当前现场图像和所述结果属性类构建相应的煤矿现场属性模型，分别提取每一所述煤矿现场属性模型中包含的动态动作信息； 步骤22：分别对每一所述煤矿现场属性模型中的动态动作信息进行奖励增强，得到每一动态动作在对应所述煤矿现场属性模型中的动作后果，根据所述结果属性类和相应的动态动作以及相应的动作后果构建所述煤矿现场的情景样本； 步骤23：利用自然语言描述技术分别对每一所述情景样本进行语言描述，得到每一所述情景样本对应的情景文本子数据，利用数字信息提取技术分别对每一所述情景样本进行数字提取，得到每一所述情景样本对应的情景数字子数据； 步骤24：利用所述情景数字子数据修正对应所述情景文本子数据中的数值精度，利用所述情景文本子数据修正对应所述情景数字子数据中的数值属性，利用修正后的情景数字子数据和修正后的情景文本子数据构建对应所述情景样本的描述数据集。

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