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龙图腾网获悉北京中科建友科技股份有限公司申请的专利一种基于视觉的工业安全生产全周期监控方法及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：CN121258269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511451526.6，技术领域涉及：G06Q10/0637；该发明授权一种基于视觉的工业安全生产全周期监控方法及系统是由王小梅设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的工业安全生产全周期监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉的工业安全生产全周期监控方法及系统，属于工业安全技术领域，包括：实时采集生产场景实体的视觉状态数据及交互信息，结合预构建的工况节律安全风险拓扑图谱生成初始风险传导链路；基于初始风险传导链路，采用隐马尔可夫算法、正向扩散模型及贝叶斯模型分别获取正反向风险路径序列；将正反向风险路径序列输入风险监测图谱，经仿真模拟与风险阈值判别输出风险概率、类型及路径特征；依据路径特征定位核心风险节点，调用匹配的初始防控策略；通过仿真模拟策略效果生成二次防控策略并迭代优化，直至风险概率降至安全阈值；本发明实现了工业生产风险的动态感知、精准溯源，提升了安全生产监控的实时性与可靠性。

本发明授权一种基于视觉的工业安全生产全周期监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的工业安全生产全周期监控方法，其特征在于，包括： S1：通过视觉监控设备实时采集动态生产场景中各实体的视觉状态数据和交互信息，响应预构建的工况节律安全风险拓扑图谱，将采集的各实体的视觉状态数据和交互信息与预设的风险逻辑图进行匹配生成初始风险传导链路； S2：基于所述初始风险传导链路，结合隐马尔可夫算法与正向扩散模型获得正向风险溯源路径序列，同步采用贝叶斯模型进行反向推演得到反向风险推演路径序列； S3：将正向风险溯源路径序列和反向风险推演路径序列输入预构建的动态安全生产风险监测图谱，通过仿真模拟算法结合风险阈值进行风险判别，输出不同风险路径下的风险概率、风险类型、正反向路径特征和正反路径重叠度； S4：基于正反路径重叠度、正反向路径特征和风险类型所处时间区间，结合工况节律安全风险拓扑图谱定位安全生产核心风险节点，基于核心风险节点和对应的风险概率，从预设的防控策略执行库中调用匹配的初始防控策略； S5：将初始防控策略反馈至仿真模拟算法进行策略效果模拟，监测风险概率变化，根据风险概率变化的状态生成二次防控策略，进行迭代重复，直至监控目标实体的风险概率降至安全生产需求阈值内； 所述响应预构建的工况节律安全风险拓扑图谱包括： A1：基于收集的历史记录数据，明确生产场景中监控的核心要素类型，并定义实体属性体系； 所述历史记录数据包括历史生产安全事故案例、设备运行日志和作业规范文档； 所述核心要素类型包括实体类型和关系连接类型；所述实体类型包括生产设备、作业主体、风险源、路径节点；所述关系连接类型包括操作权限、物料流转、风险传导； 所述实体属性体系包括基础属性和工况节律扩展属性；所述基础属性包括设备风险等级、作业主体操作资质；所述工况节律扩展属性包括设备周期性故障峰值、班次违规频次； A2：基于核心要素类型，通过文本分解算法提取生产场景中的实体，并识别实体间的关系连接，形成包含实体清单与关系清单的结构化数据； A3：为A2中提取的每个实体赋予属性值，基于历史记录数据确定基础属性和工况节律扩展属性； A4：基于实体的工况节律扩展属性，结合时间序列分解算法对历史的视觉状态数据和交互信息进行处理，分离出趋势项与节律项，提取不同实体的工况节律特征和实体间的工况节律关联风险特征，并量化为对应生产场景下各实体的节律风险系数； A5：以实体作为顶点、关系连接类型作为边，将节律风险系数作为边的权重，使用图算法生成初始工况节律安全风险拓扑图谱； A6：基于初始工况节律安全风险拓扑图谱，通过社区算法对初始工况节律安全风险拓扑图谱中的实体节点进行聚类，识别风险群体； A7：引入基于历史风险路径提炼的风险逻辑图和预设的触发式规则，对初始工况节律安全风险拓扑图谱的节点属性和关系权重进行迭代调整，最终生成用于实时监控的工况节律安全风险拓扑图谱。

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