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龙图腾网获悉四川省建筑科学研究院有限公司申请的专利基于大模型智能体的施工安全风险管理信息处理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：CN120952560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511484802.9，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权基于大模型智能体的施工安全风险管理信息处理方法是由何跃川;马杰;黄宇豪;左佳佳;孙雁榕设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大模型智能体的施工安全风险管理信息处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大模型智能体的施工安全风险管理信息处理方法，涉及施工安全管理技术领域，其包括实时采集隐患数据、预处理、构建隐患描述生成子模型、隐患分级评价子模型和整改建议生成子模型，并通过加权融合策略综合输出结果。本方法利用多维知识库、深度学习语义理解能力和自动化整改支持机制，解决了数据处理能力不足、隐患识别精准度低等问题。本申请能够提升施工安全管理的智能化水平和综合效能，实现高效、精准的安全隐患管理。

本发明授权基于大模型智能体的施工安全风险管理信息处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型智能体的施工安全风险管理信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，构建施工安全多源数据采集与整合系统，实时获取施工现场传感器数据、图像数据及设备运行数据，并通过标准化接口实现跨平台数据融合，为风险管理提供数据基础； S2，针对施工安全隐患的识别与评估目标分别构建隐患描述生成子模型、隐患分级评价子模型以及整改建议生成子模型，并利用历史隐患数据、误判案例数据以及施工安全管理规范知识库对各子模型进行独立训练，使各子模型具备对相应任务的处理能力； S3，各子模型根据输入数据输出各自的预测结果，并对各子模型的输出结果进行不确定性评估，其中： 隐患描述生成子模型的不确定性评估指标设置为语义匹配得分的标准差；其中，所述隐患描述生成子模型由多层神经网络架构组成，包括输入层、特征提取层和输出层，输出层通过softmax函数计算候选隐患描述的概率分布，最终选择概率最大的描述作为隐患描述输出；在预测阶段，对同一输入进行多次前向传播，得到多个隐患描述生成结果yt；通过计算生成结果的语义匹配得分st： 其中，为生成结果的语义向量，为参考描述的语义向量，cos·为余弦相似度 函数；计算语义匹配得分的标准差σs，将其作为不确定性评估指标，标准差越大，表示不确 定性越高； 隐患分级评价子模型的不确定性评估指标设置为分级结果的离散度； 整改建议生成子模型的不确定性评估指标设置为建议采纳率的均值；其中，整改建议 生成子模型通过优先级排序机制对生成的整改建议进行筛选，确保高优先级的建议优先输 出；在规则匹配过程中，对于每条规则的触发条件，计算其与输入隐患描述的匹配概率： 其中为输入隐患描述的语义向量，为规则条件的语义向量，d⋅为欧氏距 离函数；将所有规则的匹配概率进行归一化处理，公式为： 其中M为规则总数；进一步计算建议采纳率的均值： 将其作为该子模型的不确定性评估指标； S4，采用加权融合策略对各子模型的输出结果进行综合处理，以得到最终的决策输出，加权融合策略包括根据各子模型在实际应用中的优先级为其分配初始权重，并结合不确定性评估结果动态调整权重，将各子模型的输出结果与其对应的权重相乘后相加，得到加权融合后的结果； S5，将融合结果应用于施工现场的安全管理过程中，持续监测实际执行情况，并将实际结果与融合模型的预测结果进行对比分析，对模型参数进行迭代优化； S6，将对比结果接入施工项目管理平台，自动更新风险台账、触发整改任务分派、关联进度计划调整，并生成阶段性风险管理报告，支持管理层对项目安全状态的全局监控与资源调配。

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