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龙图腾网获悉山东大齐通信电子有限公司申请的专利基于视频监控的矿山运输安全自适应优化系统及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：CN120218344B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510323284.6，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于视频监控的矿山运输安全自适应优化系统及方法是由门雪松;刘同宝;王海东;刘鑫;舒正义;宋志勇;孙宜祯设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频监控的矿山运输安全自适应优化系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于视频监控的矿山运输安全自适应优化系统及方法，属于实时优化技术领域。本发明利用多种传感器对监控区域内的环境进行感知，得到监控区域内的环境多源数据；将传感器感知到的环境进行分析处理，对监控区域内的环境进行特征提取，得到监控区域的第一特征；对监控区域内的环境进行分析，计算监控区域内异常环境指数，实现对监控区域内异常的分级预警；利用计算得到监控区域内的第一特征进行机器学习，构建异常预警模型；对预警时的环境进行分析，提取监控区域的第二特征；计算得到第一特征和第二特征的线性特征，根据计算得到的第一特征和第二特征的线性特征实现对预警分级的实时优化。

本发明授权基于视频监控的矿山运输安全自适应优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于视频监控的矿山运输安全自适应优化方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： S100、利用多种传感器对监控区域内的环境进行感知，得到监控区域内的环境多源数据； S200、对传感器感知到的环境数据处理分析并进行特征提取，得到监控区域的第一特征； S300、对监控区域内的环境数据进行分析，计算监控区域内异常环境数据变化速度，实现对监控区域内异常的分级预警； 实现对监控区域内的分级预警步骤为： S301、根据对监控区域内发生异常环境数据的采集，利用S200中对监控区域内未发生异常环境数据和发生异常环境数据进行k次对比后，生成k次差异数据个数分别为，为第1、2、3...k次监控区域内未发生异常环境数据和异常环境数据数对比产生差异数据的个数，k为正整数； S302、按照从小到大的顺序对第一特征数值进行排序，利用描点法绘制出第一特征数值和差异数据个数的折线图，p取值为1至k； S303、将折线图进行归一化拟合，形成平滑的函数曲线，利用分段法，计算函数曲线中每一段的函数关系，生成函数集合为，为函数曲线中第1、2、3...h段的函数，h为正整数； S304、将分段函数分别进行导数运算，得到每一段函数曲线的导函数，为第1、2、3...h段函数曲线的导函数，h为正整数；导函数表述每一段函数曲线的增长速度； S305、将上述计算得到的导函数进行筛选，选取导函数的值大于0的导函数按照从小到大的顺序进行排序，根据导函数的排序得到对应自变量的排序为，为按照导函数值从小到大的第1、2、3...a个大于0的导函数对应的自变量，a为正整数；将计算得到的定为预警的分级数据； S306、根据计算得到分级数据对监控区域内进行分级预警，并选取折线图中自变量的初始值为预警的最小级_min，之后根据的顺序依次增加预警等级； S400、利用计算得到监控区域内的第一特征进行机器学习，构建异常预警模型； S500、对预警时的环境进行分析，提取监控区域的第二特征； 提取监控区域的第二特征的具体步骤为： S501、对监控区域内发生异常的环境数据进行采集，根据S200所述方法提取k次监控区域内发生异常的环境数据，将每次提取的环境数据均进行分类，生成m种异常环境数据分别为，将发生异常环境数据中第一特征进行提取，进行k次提取后得到k个第一特征的值为，为第1、2、3...k次发生异常的环境数据中第一特征的值，k为正整数；利用描点法绘制以异常环境数据中第一特征的值为自变量，其他种类的数据值为变量的曲线图，；图中绘制m-1条曲线； S502、对绘制的曲线图进行分析，对曲线图中的m-1条曲线利用分段法计算函数，每条曲线对应的函数为，为第1、2、3...m-1条曲线的函数，m-1为正整数； S503、对上述计算得到的m-1个函数进行导数运算，得到导函数，为第1、2、3...m-1条曲线函数的导函数，m-1为正整数； S504、根据上述的方法，对监控区域内未发生异常的环境数据进行收集，并进行分类，生成对应的n种数据分别为，绘制曲线图，计算曲线函数，最终得到未发生异常的环境数据中每种数据的导函数为，为第1、2、3...n-1条曲线函数的导函数，n-1为正整数； S505、对上述计算得到的两组导函数进行分析，分别提取其中导函数的值只存在一种正负情况的函数，具体为：在异常环境数据中仅提取整个函数中≥0或≤0的函数曲线，在环境未异常数据中仅提取整个函数中≥0或≤0的函数曲线，，； S506、将经过提取后的两组函数进行对比，选择函数相同的曲线中的变量值对应的数据类型x为监控区域内的第二特征； S600、计算得到第一特征和第二特征的线性特征，根据计算得到的第一特征和第二特征的线性特征实现对分级预警的实时优化； 计算得到第一特征和第二特征的线性特征具体为： 根据上述S500中，将计算得到第二特征的过程中，选取的第二特征对应的曲线函数的反函数定为第一特征与第二特征的线性关系，设第一特征与第二特征的线性关系函数为，函数中为第一特征的值，x为第二特征的值，为第一特征与第二特征的线性关系； 实现对预警分级的实时优化具体过程为： 利用多种传感器对监控区域内的第二特征的数据进行采集，得到监控区域内实时的第二特征的值x_s，根据线性关系函数，将第二特征的值x_s作为自变量代入函数中计算得到第一特征的理论最小预警值_b，将计算得到第一特征的理论最小预警值与实际的最小预警值_min进行比较，计算差值_c=_b_min，将最小预警值_min利用理论最小预警值_b进行替换，并将预警的分级数据均和差值_c进行相加运算，得到新的预警的分级数据。

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