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龙图腾网获悉中铁建工集团第四建设有限公司;中铁建工集团有限公司申请的专利基于光电和视频围栏的智能工地管理方法和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：CN119942767B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510430483.7，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于光电和视频围栏的智能工地管理方法和系统是由张勇志;解令广;李红心;牛坤;郦加锐;王静;卢亚雄;王宇健;杨勇;刘强元;李健;于玉坤;曾镜源;贾文轩设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于光电和视频围栏的智能工地管理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于光电和视频围栏的智能工地管理方法和系统，基于智能工地管理系统实现，包括控制模块，以及与控制模块连接信息采集装置，信息采集装置包括摄像装置、电缆监测装置、环境状态参数传感器，以及施工设备智能开关；电缆监测装置沿电缆延伸的方向，每隔预定长度设置。方法包括：定期获取并预处理工地实时数据；分析视频数据识别动态区域；评估电缆异常和设备状态；生成运动强度图和关键帧候选集；追踪目标并生成轨迹，确定责任主体。该方法通过多源数据融合和智能分析，实现了工地的全面监控和异常检测，提高了管理效率和安全性。

本发明授权基于光电和视频围栏的智能工地管理方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于光电和视频围栏的智能工地管理方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、每隔预定周期，获取工地实时数据，并预处理，形成预处理数据集，包括增强视频数据、电缆运行数据、环境状态参数和设备开关状态； 步骤S2、读取增强视频数据，识别并获取当前工地状态，获得动态区域并标注，形成动态区域数据集； 步骤S3、读取电缆运行数据和设备开关状态，从中提取电缆异常参数，并评估异常严重程度，输出异常等级指标并与阈值比较，若超出阈值，记录异常发生时刻的时间戳和对应的检测区域坐标； 步骤S4、根据异常发生时刻的时间戳，从动态区域数据集中调取预定长度的视频片段，确定关键帧位置范围并形成关键帧候选集； 步骤S5、基于关键帧候选集识别追踪目标并对其跨帧匹配，生成目标轨迹，根据目标轨迹获得责任主体列表； 步骤S4具体为： 步骤S41、读取动态区域数据集和异常检测结果，从动态区域数据集中提取相应的视频片段； 步骤S42、对视频片段进行再次优化，输出优化的视频片段集合； 步骤S43、针对每个优化的视频片段集合，获取并根据对应的运动分析结果，计算运动显著性和视觉显著性，输出每个视频片段的显著性序列； 步骤S44、基于优化的视频片段集合，计算时序显著性，获得潜在关键帧位置范围，并确定潜在关键帧，输出关键帧候选集； 步骤S44具体为： 步骤S44a、读取每个增强后的视频片段和对应的显著性序列，以及施工区域安全等级地图和操作风险数据库；基于施工区域安全等级地图，对显著性序列进行区域加权，形成安全风险加权显著性序列S_rt； 步骤S44b、识别视频中的标准工序和非标准操作： 提取每帧的深层特征f_t； 使用预训练的工地作业规范识别模型M_op对特征进行分类，得到操作类型O_t和规范符合度得分C_t； 标记规范符合度得分低于阈值T_c的帧为潜在风险帧； 计算操作风险加权因子R_opt=β·1-C_t·IO_t，其中IO_t为操作类型的固有风险指数，β为可调参数； 步骤S44c、生成安全导向累积显著性曲线CSC_safetyt=∑_{i=1}^t[α·S_ri+1-α·R_opi]；其中α为显著性与操作风险的平衡参数，根据工程阶段动态调整； 步骤S44d、使用多层次阈值检测算法识别关键帧： 在CSC_safety曲线上应用自适应三层阈值{T_low,T_med,T_high}； 对于高风险操作区域工程关键部位，采用T_low阈值； 对于中风险区域，采用T_med阈值； 对于低风险区域，采用T_high阈值； 识别满足对应阈值的拐点作为关键帧候选； 步骤S44e、采用基于工地知识图谱的冗余帧过滤方法，计算候选帧间的施工语义相似度，保留施工语义上具有代表性的关键帧，输出最终关键帧候选集。

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