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龙图腾网获悉福建亿榕信息技术有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;国网甘肃省电力公司白银供电公司申请的专利一种基于多模态知识图谱的作业安全风险识别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：CN117408507B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311211697.2，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于多模态知识图谱的作业安全风险识别方法是由伍臣周;庄莉;梁懿;王秋琳;苏江文;邱镇;卢大玮;张晓东;王燕蓉;薛鑫设计研发完成，并于2023-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态知识图谱的作业安全风险识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多模态知识图谱的作业安全风险识别方法，包括以下步骤：获取多种模态的电力现场作业数据并进行预处理；构建多模态知识图谱的Schema；对不同模态的电力现场作业数据分别进行知识抽取，得到电力现场作业数据的标签；对不同模态的电力现场作业数据的标签进行融合；通过融合后的标签和Schema进行知识存储，得到多模态电力现场作业风险认知图谱；对多模态电力现场作业风险认知图谱进行推理；通过多模态电力现场作业风险认知图谱进行辅助决策。本发明通过构建多模态电力现场作业风险认知图谱，解决电力现场作业多源数据离散化、异构化难以高效利用问题，提升作业风险研判的全面性、时效性与准确性，为现场作业安全管控决策提供支撑。

本发明授权一种基于多模态知识图谱的作业安全风险识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态知识图谱的作业安全风险识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多种模态的电力现场作业数据； 构建多模态知识图谱的Schema； 对不同模态的电力现场作业数据分别进行知识抽取，得到电力现场作业数据的标签； 对不同模态的电力现场作业数据的标签进行融合； 通过融合后的标签和Schema进行知识存储，得到多模态电力现场作业风险认知图谱； 通过所述多模态电力现场作业风险认知图谱进行辅助决策，识别电力现场作业风险； 所述电力现场作业数据的数据类型包括文本数据、图像数据和视频数据； 对所述电力现场作业数据进行知识抽取包括图像数据的语义标签提取，包括以下步骤： 构建电力现场作业图像中包含的常见目标清单； 通过所述常见目标清单构建电力现场作业的常见违章行为清单； 对部分数据类型为图像数据的电力现场作业数据进行违章行为标注； 对所述常见违章行为清单中的各项违章行为通过深度学习算法结合标注的电力现场作业数据进行训练，得到不同违章行为的识别模型； 通过所述识别模型对数据类型为图像数据的电力现场作业数据进行语义标签提取，所述识别模型的输出即语义标签。

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