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龙图腾网获悉西冶科技集团股份有限公司申请的专利一种冶炼工厂人员行为异常监控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：CN119962978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202510445937.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种冶炼工厂人员行为异常监控方法及系统是由代军峰设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种冶炼工厂人员行为异常监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开的一种冶炼工厂人员行为异常监控方法及系统，涉及冶炼工厂监控技术领域，构建三维分析模型，结合工作区域风险类型设定异常敏感系数，为异常检测提供量化依据；配置虚拟人体模型，利用视觉分析技术捕捉人员行为轨迹和动作，确定基础异常参量；利用模拟仿真识别库对虚拟人体模型的实时行为进行深度分析，动态确定观察异常参量；基于基础异常参量、观察异常参量和异常敏感系数，综合计算异常程度，实现精准报警。本发明解决了传统人工监控易遗漏、不精准的问题，通过自动化、智能化的监控手段，显著提升了冶炼工厂安全监控的效率和可靠性，为安全生产提供了强有力的技术保障。

本发明授权一种冶炼工厂人员行为异常监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种冶炼工厂人员行为异常监控方法，其特征在于，包括： 获取冶炼工厂的平面设计图，并基于平面设计图构建冶炼工厂三维分析模型，基于冶炼工厂不同工作区域的工作内容，对冶炼工厂三维分析模型的不同位置空间点设定异常敏感系数； 获取冶炼工厂不同工作区域的人员的人体特征以及行为特征，并基于人体特征以及行为特征配置预设的虚拟人体模型，并将对应的虚拟人体模型映射于冶炼工厂三维分析模型中，并对虚拟人体模型的表现进行初始行为分析，确定基础异常参量； 构建有若干人员行为认定规则，每一人员行为认定规则包括若干行为描述关键词，并按照预设操控方式驱使虚拟人体模型进行模拟仿真表现，并对模拟仿真表现中的关键行为片段进行截取标记，并配置上若干描述关键词，若连续时间段内，描述关键词的组合满足人员行为认定规则，则对对应的模拟仿真表现进行人员行为认定，并将模拟仿真表现与人员行为认定以对应的方式，构建得到模拟仿真识别库； 利用模拟仿真识别库对冶炼工厂三维分析模型中的虚拟人体模型进行深度行为分析，确定观察异常参量； 结合虚拟人体模型的基础异常参量、观察异常参量以及对应的异常敏感系数，确定虚拟人体模型的异常程度，并基于异常程度进行报警； 基于人体特征以及行为特征配置预设的虚拟人体模型的方法包括： 利用视觉分析技术，确定出监控视频中的工厂人员进行定位，并确定出工厂人员的身份、穿着、行为轨迹以及身体动作； 构建虚拟人体模型，包括躯干表达线、上肢表达线以及下肢表达线，其中，上肢表达线和下肢表达线分别活动连接于躯干表达线的侧部和底部，针对上肢表达线与躯干表达线的连接处设定有上肢摆动映射球体，针对下肢表达线与躯干表达线的连接处设定有下肢摆动映射球体； 若确定出的工厂人员的身份和穿着符合预设标准，则基于确定的行为轨迹，确定虚拟人体模型的在冶炼工厂三维分析模型中的位置变化，并基于确定的身体动作，确定上肢表达线和下肢表达线相对躯干表达线的摆动变化； 对虚拟人体模型的表现进行初始行为分析的方法包括： 对冶炼工厂的历史事故数据以及模拟事故数据进行分析，确定每一次事故发生时，设备工作状态、工厂工人的标记行为轨迹和标记身体动作，并对标记行为轨迹和标记身体动作进行分析，确定是否存在异常情况，若存在异常情况，则将对应的标记行为轨迹认定为异常行为轨迹，将对应的标记身体动作，记为异常身体动作； 对异常行为轨迹以及异常身体动作进行关键异常区段划分，确定出异常行为轨迹比对组以及异常身体动作比对组，关键异常区段划分的方法包括： 以事故发生时为末尾分析时间节点，并将末尾分析时间节点向前推进预设时间段，确定起始分析时间节点，将起始分析时间节点和末尾分析时间节点之间对应的时间段记为异常分析时间区段； 针对异常分析时间区段均匀设定有若干异常分析时间节点，并确定每一异常分析时间节点对应的设备工作状态，并基于设备工作状态，确定每一异常分析时间节点，工厂工人的标准行为轨迹集以及标准身体动作集； 将对应异常分析时间节点的标记行为轨迹和标准行为轨迹集进行比对，若在标准行为轨迹集中没有找到相符的标准行为轨迹，则将对应的标记行为轨迹认定为异常行为轨迹，将对应异常分析时间节点的标记身体动作和标准身体动作集进行比对，若在标准身体动作集中没有找出对应的标准身体动作，则将对应的标记身体动作认定为异常身体动作； 对异常分析时间区段中不同的异常行为轨迹以及异常身体动作进行时间关系分析，确定不同异常行为轨迹的序次、时间间隔以及异常行为轨迹对应的设备状态，并组合为异常行为轨迹比对组，确定不同异常身体动作的序次、时间间隔以及对应的设备状态，并组合为异常身体动作比对组； 将若干异常行为轨迹比对组组合得到异常行为轨迹比对集，将若干异常身体动作比对组组合得到异常身体动作比对集，分别利用异常行为轨迹比对集和异常身体动作比对集对虚拟人体模型进行比对，计算虚拟人体模型和不同的异常行为轨迹比对组的第一相符参量，以及虚拟人体模型和不同的异常身体动作比对组的第二相符参量，计算第一相符参量的平均值以及第二相符参量的平均值，得到第一平均相符参量和第二平均相符参量； 基于第一平均相符参量和第二平均相符参量，确定基础异常参量； 利用模拟仿真识别库对冶炼工厂三维分析模型中的虚拟人体模型进行深度行为分析的方法包括： 按照预设时间长度，对虚拟人体模型的当下行为特征进行截取，得到当下行为特征表现段，并利用模拟仿真识别库，对当下行为特征表现段中的当下行为片段进行识别，并基于识别结果对每一当下行为片段标记描述关键词； 分析被标记有描述关键词的当下行为片段占当下行为表现段的片段占比，并基于片段占比所属的预设占比区间，确定观察异常参量。

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