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龙图腾网获悉国网宁夏电力有限公司信息通信公司申请的专利基于人工智能的违章行为告警方法、系统、介质及设备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：CN116563776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310215590.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于人工智能的违章行为告警方法、系统、介质及设备是由谢一德;贾博;李斌;张波;何林洋;王敏;刘思尧;张立中;吴双;吴旻荣;苏婷;崔健;夏琨;徐悦;刘家旭;郭安乐设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的违章行为告警方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于人工智能的违章行为告警方法、系统、介质及设备，方法包括：获取待识别图像，包含施工现场及施工人员；对待识别图像进行背景环境识别，确定出施工现场的危险区域；对待识别图像进行处理，得到包含目标施工人员的目标图像，将目标图像输入至预设的行为识别模型中，获取行为识别模型识别后输出的目标施工人员的行为类别；基于危险区域和目标施工人员的行为类别，确定出实施违章行为的违章人员，生成违章行为提示信息进行违章提示。这样的方式能够考虑到施工现场的复杂环境，从中确定出危险区域，对危险区域内的施工人员进行行为类别监测，从而能够适用于施工现场复杂的环境，实现对施工人员的有效监管。

本发明授权基于人工智能的违章行为告警方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的违章行为告警方法，其特征在于，包括： 获取待识别图像，其中，待识别图像中包含施工现场及施工人员； 对所述待识别图像进行背景环境识别，确定出所述施工现场的危险区域； 判断所述待识别图像中是否存在位于所述危险区域内的目标施工人员； 若存在，对所述待识别图像进行处理，得到包含目标施工人员的目标图像，将所述目标图像输入至预设的行为识别模型中，获取所述行为识别模型识别后输出的所述目标施工人员的行为类别； 基于所述危险区域和所述目标施工人员的行为类别，确定出是否存在实施违章行为的违章人员，并在存在违章人员时生成违章行为提示信息进行违章提示； 所述行为识别模型包括关节序列捕捉模块和行为类别分类模块，将所述目标图像输入至预设的行为识别模型中，获取所述行为识别模型识别后输出的所述目标施工人员的行为类别，包括： 将所述目标图像输入至所述关节序列捕捉模块，通过所述关节序列捕捉模块计算所述目标图像对应的目标关节序列； 将所述目标关节序列输入至所述行为类别分类模块，通过所述行为类别分类模块对所述目标关节序列进行分类识别，确定出所述目标施工人员的行为类别后输出； 所述关节序列捕捉模块计算所述目标图像对应的目标关节序列的方式为： 利用以下公式计算所述目标图像对应的目标关节序列： 其中，fout为所述关节序列捕捉模块的输出，kv为空间维度的内核大小，此处kv取值为3，Wk为权重张量，fin为所述目标图像对应的输入参数，是一个C×T×N维的张量，N代表节点的数量，C代表通道数，T代表时间长度，Xk为N×N阶邻接矩阵，表征人体关节的物理结构特征，Yk也为N×N阶邻接矩阵，用于自主学习不同层的特征，Zk为数据依赖图，用于确定不同关节点之间的联系紧密程度，α∈0,1为Zk的权重，表示两个矩阵之间的元素乘积，Mk为N×N阶的注意力掩码图，初始化为一个全为1的矩阵； 在计算所述目标图像对应的目标关节序列之前，所述方法还包括： 利用以下公式计算两个节点之间的相似度： 其中，vi、vj均为所述目标图像对应的关节点，N为所述目标图像对应的关节点的总数，fvi,vj为节点vi与节点vj之间的相似度，θvi为嵌入式函数，对应节点vi的特征图，θviT为θvi的转置形式，φvj为嵌入式函数，对应节点vj的特征图，δ为常数，用于稳定函数θviTφvj的值，τ∈0,fin]为一个超参数，用于增加函数θviTφvj对低概率候选项的敏感度； 基于嵌入式函数θvi和φvj，利用Log-SoftmaxTemperatue分类函数计算数据依赖图Zk： 其中，fin为输入参数，是一个C×T×N维的张量，fint为fin的转置，和Wφk分别为嵌入式函数θviT和θvj对应的参数矩阵。

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