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龙图腾网获悉武昌理工学院;武汉工程大学申请的专利一种基于机器视觉的塔吊吊钩安全预警方法、装置及设备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：CN120841394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510822419.3，技术领域涉及：B66C15/06；该发明授权一种基于机器视觉的塔吊吊钩安全预警方法、装置及设备是由余春林;穆波;张威设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的塔吊吊钩安全预警方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于机器视觉的塔吊吊钩安全预警方法、装置及设备，涉及安全预警技术领域，其中，一种基于机器视觉的塔吊吊钩安全预警方法包括：构建生成对抗网络模型对获取的初始塔吊吊钩图像进行超分辨率重建和轮廓增强处理；计算目标塔吊吊钩图像的关键特征指标，调整采样密度形成自适应网格轮廓得到动态变化的图结构；图结构输入至构建的时空图卷积网络，结合实际吊物特征构建损失函数预测吊物的动态形态变化；构建物理约束条件对动态形态变化的预测结果进行优化得到吊物运动目标预测轨迹，划定并标识地面危险区域进行预警。本发明有效改善复杂施工环境下吊物图像清晰度，提升关键区域识别的准确性，预测吊物的动态形态变化。

本发明授权一种基于机器视觉的塔吊吊钩安全预警方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的塔吊吊钩安全预警方法，其特征在于，包括： 构建生成对抗网络模型对获取的初始塔吊吊钩图像进行超分辨率重建和轮廓增强处理，得到目标塔吊吊钩图像； 计算目标塔吊吊钩图像的关键特征指标，并基于关键特征指标调整采样密度形成自适应网格轮廓，得到动态变化的图结构； 将图结构输入至构建的时空图卷积网络，并结合实际吊物特征构建损失函数预测吊物的动态形态变化；具体为：通过时空图卷积网络从图结构中提取节点特征，将节点特征映射到未来多个时间步得到预测结果，构建损失函数计算预测结果与实际吊物特征的预测损失，基于总训练损失值预测吊物的动态形态变化；其中，所述时空图卷积网络包括空间图卷积层、时间卷积层以及时空融合层；通过时空图卷积网络从图结构中提取节点特征包括：通过空间图卷积层从图结构中的节点提取节点的空间特征，通过时间卷积层计算空间特征经过时间卷积后的时间特征，利用时空融合层将空间特征和时间特征进行融合得到节点特征矩阵；其中，所述预测结果包括预测位置、预测轮廓和预测轨迹；所述实际吊物特征包括实际位置、实际轮廓和实际轨迹；所述构建损失函数计算预测结果与实际吊物特征的预测损失包括：构建位置损失函数计算预测位置与实际位置之间的位置损失值，构建轮廓损失函数计算预测轮廓与实际轮廓之间的轮廓损失值，构建轨迹损失函数计算预测轨迹与实际轨迹之间的轨迹损失值，将位置损失值、轮廓损失值以及轨迹损失值计算预测损失； 构建物理约束条件对动态形态变化的预测结果进行优化得到吊物运动目标预测轨迹，划定并标识地面危险区域进行预警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武昌理工学院;武汉工程大学，其通讯地址为：430223 湖北省武汉市江夏区庙山经济开发区江夏大道16号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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