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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司南昌供电分公司申请的专利高空作业安全带危险状态智能监测方法、系统及电子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：CN120724258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511167639.3，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权高空作业安全带危险状态智能监测方法、系统及电子设备是由付理祥;陈骞;张祥罗;陈明星;王颖;周海萍;龚跃文;刘清;舒恋;李元皓;陈锴锋设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本高空作业安全带危险状态智能监测方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明属于安全带智能监测技术领域，涉及一种高空作业安全带危险状态智能监测方法、系统及电子设备，本发明采集所在区域作业高度的气压数据和作业时安全带的振动数据，对齐后输入安全带智能危险状态监测模型进行安全带智能危险状态监测；所述安全带智能危险状态监测模型包括感知场自适应卷积模块、振动频谱注意力增强模块、跨模态门控融合层、时域卷积门控循环单元、多尺度时序池化层和全连接分类器。本发明可解决现有高空作业安全带监测技术中数据对齐精度不足、特征提取能力有限、多模态融合低效及时序依赖捕捉不全面等问题。

本发明授权高空作业安全带危险状态智能监测方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种高空作业安全带危险状态智能监测方法，其特征是，步骤如下： S1、采集所在区域作业高度的气压数据和作业时安全带的振动数据； S2、基于高空作业安全场景知识库对采集的气压数据和振动数据进行安全带状态标注； S3、将气压数据与振动数据对齐，形成统一时间基准的二维对齐特征向量； S4、使用二维对齐特征向量作为输入，进行安全带智能危险状态监测模型训练；所述安全带智能危险状态监测模型采用端到端时序分类架构，输入层接收二维对齐特征向量，首层为感知场自适应卷积模块，根据实时气压梯度动态调整卷积核宽度，执行自适应卷积运算以提取卷积特征；其次接入振动频谱注意力增强模块，通过短时傅里叶变换计算振动频谱，利用历史频谱信息生成频域注意力权重，并据此增强卷积特征；再利用跨模态门控融合层基于气压梯度值和增强后的卷积特征生成气压门控信号，基于振动频谱和增强后的卷积特征生成振动门控信号，动态加权融合气压相关特征和振动相关特征，得到融合特征；最后由时域卷积门控循环单元对融合特征进行一维卷积提取局部时序特征，再输入GRU单元建模长程依赖关系，得到更新的隐藏状态；输出端通过多尺度时序池化层、全连接分类器输出安全带状态概率； S5、将训练好的安全带智能危险状态监测模型集成至边缘计算终端进行安全带智能危险状态监测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国网江西省电力有限公司南昌供电分公司，其通讯地址为：330006 江西省南昌市东湖区叠山路383号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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