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龙图腾网获悉山东建筑大学申请的专利一种汽车起重机人员入侵监测方法和装置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：CN121191095B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202511715122.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种汽车起重机人员入侵监测方法和装置是由郑明刚;周晓鹏;杨蕾;朱万超;顾旺;李腾飞;丁一设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车起重机人员入侵监测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种汽车起重机人员入侵监测方法和装置，属于工程机械安全监测技术领域。所述方法包括：同步采集包含行人信息的RGB图像、视差图以及三维点云数据，并进行时空配准并预处理后建立训练集；构建汽车起重机人员入侵监测模型，包括特征提取模块、吊臂预测模块、行人位置预测模块和时空配准模块；使用训练集数据训练汽车起重机人员入侵监测模型；采集施工现场RGB图像、视差图以及三维点云数据，进行时空配准后输入训练完成的汽车起重机人员入侵监测模型根据行人位置、运动方向与围栏关系，判定入侵风险。本发明通过时空注意力特征融合机制，提升了在雨雾、遮挡等复杂环境下的行人识别精度，可提前预警潜在入侵行为。

本发明授权一种汽车起重机人员入侵监测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种汽车起重机人员入侵监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 同步采集包含行人信息的RGB图像、视差图以及三维点云数据，并进行时空配准并预处理后建立训练集； 构建汽车起重机人员入侵监测模型，包括特征提取模块、吊臂预测模块、行人位置预测模块和时空配准模块；所述特征提取模块通过RGB图像及视差图提取视觉特征，并通过三维点云数据提取点云特征，引入时间与空间注意力机制将视觉特征和点云特征融合；所述吊臂预测模块基于改进的LSTM网络预测吊臂尖端位置，并生成立体围栏；所述行人位置预测模块采用卡尔曼滤波结合Transformer通过融合后的视觉特征和点云特征预测行人位置；所述时空配准模块将行人预测轨迹与动态三维围栏进行时空匹配，判定入侵风险； 使用训练集数据训练汽车起重机人员入侵监测模型，获取训练完成的汽车起重机人员入侵监测模型； 采集施工现场RGB图像、视差图以及三维点云数据，进行时空配准后输入训练完成的汽车起重机人员入侵监测模型根据行人位置、运动方向与围栏关系，判定入侵风险； 所述吊臂预测模块包括吊臂尖端位置预测模块和立体围栏计算模块，所述吊臂尖端位置预测模块基于改进的LSTM网络预测吊臂尖端位置，所述改进的LSTM网络加入注意力机制，预测公式如下： ， 其中，为时刻吊臂尖端预测坐标,为当前时刻时间戳，为预测时刻时间戳，为改进的LSTM网络，为LSTM隐藏状态，为时刻吊臂尖端实际坐标，为时刻吊臂仰角，为时刻吊臂回转角速度，为时刻吊臂变幅速度； 所述立体围栏计算模块包括： 立体围栏径向半径计算公式如下： ， ， 其中，为时刻吊臂作业的基础危险半径，为时刻吊臂长度，为汽车起重机当前作业时的实际吊装载荷，为汽车起重机的额定吊装载荷,为汽车起重机的吊臂仰角，为吊臂尖端预测线速度，为坡度修正系数，为地面坡度角； 立体围栏高度阈值计算公式如下： ， 其中，为起重机转台基准高度，为吊臂尖端预测加速度； 以吊臂尖端预测坐标为中心点，根据径向半径和高度阈值建立圆柱体立体围栏。

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