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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利考虑风险场景依存性的生产作业场景理解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：CN116229048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310073880.4，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权考虑风险场景依存性的生产作业场景理解方法是由马富齐;刘永文;王波;贾嵘;李微;刘恒;王嘉勋;穆睿昕设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本考虑风险场景依存性的生产作业场景理解方法在说明书摘要公布了：本发明公开了考虑风险场景依存性的生产作业场景理解方法，包括：提取电力作业影像的作业元素特征图、作业元素候选区域框；通过全局视觉特征感知模块得到全局视觉特征；利用作业元素候选区域框构建电力作业场景无向图；利用编码‑解码卷积网络提取电力作业场景无向图中各个作业元素之间的空间拓扑关系特征；通过融合电力作业影像的全局视觉特征和作业元素之间的空间拓扑关系特征进行电力作业场景的理解。能更加精确表征和挖掘作业人员与各个元素之间的复杂作业交互关系特征，提高识别的准确性，进而降低生产安全风险误报率。

本发明授权考虑风险场景依存性的生产作业场景理解方法在权利要求书中公布了：1.考虑风险场景依存性的生产作业场景理解方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、利用深度残差网络提取电力作业影像的作业元素特征图，并利用区域建议网络获取作业元素特征图中作业元素候选区域框； 步骤2、通过全局视觉特征感知模块提取所述作业元素特征图的作业元素的视觉特征和视觉背景特征，并将所述作业元素的视觉特征和视觉背景特征融合得到全局视觉特征； 所述全局视觉特征感知模块包括感兴趣候选区域池化层和多尺度特征融合注意层，所述感兴趣候选区域池化层用于提取作业元素特征图的作业元素的视觉特征，所述多尺度特征融合注意层提取作业元素特征图的视觉背景特征； 所述感兴趣候选区域池化层的处理过程为：输入所述作业元素特征图和作业元素候选区域框，先将所述作业元素候选区域框映射到作业元素特征图上，得到多个大小不同的候选区域，再将每个所述候选区域划分为相同数量M×N个部分，接着对各个部分进行最大池化，输出尺寸相同的目标候选区域特征图，即作业元素的视觉特征； 所述多尺度特征融合注意层的处理过程为：通过3个不同尺度的非对称卷积分支对所述作业元素特征图进行视觉背景特征提取，在每个非对称卷积分支上，先利用非对称卷积核1×1×k对作业元素特征图进行卷积操作得到第一特征图，再利用非对称卷积核1×k×1对第一特征图进行卷积操作得到第二特征图，接着利用非对称卷积核k×1×1对第二特征图进行卷积操作得到第三特征图，在每次卷积操作之后对特征图进行归一化操作，最后将3个非对称卷积分支的输出进行激活后得到视觉背景特征； 步骤3、将所述电力作业影像中每个作业元素候选区域框作为实体节点，将多个作业元素候选区域框之间的空间距离作为边，得到电力作业场景无向图； 步骤3中，将多个所述作业元素候选区域之间的关联关系为两个作业元素候选区域之间的空间距离，即两个作业元素候选区域之间的最小距离，所述两个作业元素候选区域之间的最小距离确定方式为：a.若两个作业元素候选区域的矩形框有交集，则将这两个矩形框之间的距离视为0，b.两个作业元素候选区域的矩形框不相交，但在矩阵的X或Y轴方向上有部分重合坐标，则最小距离为两个矩形框之间的最小平行距离或垂直距离，c.两个作业元素候选区域的矩形框不相交，在X和Y轴方向上均无重合坐标，则最小距离为两矩形框距离最近的两个顶点之间的距离； 两个作业元素候选区域之间的最小距离的计算方式为： 上式中，xi、yi分别为作业元素候选区域的矩形框最小距离点的横坐标和纵坐标，n为距离坐标的维度； 步骤4、利用编码‑解码卷积网络提取所述电力作业场景无向图中各个作业元素之间的空间拓扑关系特征； 步骤5、通过融合所述电力作业影像的全局视觉特征和作业元素之间的空间拓扑关系特征进行电力作业场景的理解。

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