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龙图腾网获悉中国建筑第五工程局有限公司申请的专利一种基于人工智能的建筑施工安全监测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：CN120746803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511195745.2，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权一种基于人工智能的建筑施工安全监测方法及系统是由李发奕;柴亮;吴雄;黄书舟;孙志刚;刘振宇;尹朝阳;李典愚;尚国海;胡兆文设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的建筑施工安全监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及安全监测技术领域，具体为一种基于人工智能的建筑施工安全监测方法及系统，包括获取施工现场的多源异构数据，采用联邦学习框架对多源异构数据进行分布式特征提取，生成时空关联的工地状态表征数据；基于预设的动态风险预测模型，利用所述工地状态表征数据进行风险预测，输出多级风险预测结果，所述预设的动态风险预测模型基于施工安全知识图谱和时空图神经网络构建；根据所述预测结果对应的风险等级触发自适应反馈机制，生成可视化预警信息及设备控制指令，并联动施工现场控制系统执行应急响应操作。解决了传统监测方法存在的数据处理繁琐、实时性不足、成本高昂以及缺乏预测能力等问题。

本发明授权一种基于人工智能的建筑施工安全监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的建筑施工安全监测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取施工现场的多源异构数据，采用联邦学习框架对多源异构数据进行分布式特征提取，生成时空关联的工地状态表征数据，所述多源异构数据包括视频图像、环境监测数据、设备状态数据及人员定位数据； 基于预设的动态风险预测模型，利用所述工地状态表征数据进行风险预测，输出多级风险预测结果，所述预设的动态风险预测模型基于施工安全知识图谱和时空图神经网络构建； 根据所述预测结果对应的风险等级触发自适应反馈机制，生成可视化预警信息及设备控制指令，并联动施工现场控制系统执行应急响应操作； 采用联邦学习框架对多源异构数据进行分布式特征提取，生成时空关联的工地状态表征数据包括： 获取各数据源的本地特征模型参数，其中视频数据通过3D卷积神经网络提取空间-运动特征，环境监测数据通过LSTM网络提取时序依赖特征，设备状态数据通过自编码器提取异常模式特征，人员定位数据通过图注意力网络提取群体交互特征； 在联邦学习服务器中部署时空融合模块，通过可变形卷积对齐多源特征的时空分辨率，并采用跨模态注意力机制建立特征间的动态关联； 基于差分隐私技术对特征参数进行加密聚合，生成全局时空关联矩阵作为工地状态表征数据； 动态风险预测模型的表达式为： 1， 在表达式1中，表示时空位置t,s处的风险概率值，其取值范围为[0,1]，表示时空图神经网络，用于输出融合实时数据与知识图谱的隐状态，表示元胞自动机模拟器，用于预测风险传播路径，表示多粒度风险感知模块，用于综合输出设备级、区域级和全局级态势预测结果。

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