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龙图腾网获悉国网四川省电力公司德阳供电公司申请的专利电力施工作业现场视频追踪与预警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：CN121095847B 。

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：202511326066.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权电力施工作业现场视频追踪与预警方法是由李运坤;刘辉;付勇福;张金凤;赵寅邦;唐一民;叶倩;熊颖;上官博洋设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本电力施工作业现场视频追踪与预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了电力施工作业现场视频追踪与预警方法，包括：采集原始视频数据并进行预处理，得到标准化视频帧数据；采用掩码自编码器模型提取高维表观特征数据；采用单目深度估计算法预测深度信息，生成深度特征数据；多模态特征融合，进行空间位置对齐，多目标检测与追踪，生成目标追踪数据；分析目标空间行为，识别异常行为，自动生成预警数据；追踪与预警数据入库，持续训练优化。本发明实现了对电力施工作业现场人员与设备的智能视频追踪与风险预警，有效提升了现场安全管理的自动化和精准化水平。

本发明授权电力施工作业现场视频追踪与预警方法在权利要求书中公布了：1.电力施工作业现场视频追踪与预警方法，其特征在于，包括： 采集电力施工作业现场的原始视频数据，对原始视频数据进行预处理，得到标准化视频帧数据； 对标准化视频帧数据，采用掩码自编码器模型进行随机遮掩处理，将部分图像块输入编码器进行特征编码，并由解码器对遮掩区域进行重构，提取作业现场的高维表观特征，生成表观特征数据； 对标准化视频帧数据，采用单目深度估计算法进行深度信息预测，获取每一帧中各像素点的深度值，重建作业现场的三维空间结构，生成深度特征数据； 对表观特征数据与深度特征数据，进行多层次特征融合，获得融合后的多模态特征表示，进行多目标检测与追踪，得到目标追踪数据； 对目标追踪数据，基于作业人员与设备的空间位置和运动轨迹，实时监测相对距离、越界行为和异常接近事件，执行预警判定，并根据设定的预警阈值，对检测到的违规操作或危险行为触发预警信号，生成预警数据； 将目标追踪数据和预警数据存储于数据库中，并基于新采集的视频数据，持续对掩码自编码器模型和单目深度估计算法进行训练与优化； 所述生成表观特征数据，具体为： 构建掩码自编码器模型，所述掩码自编码器模型包括动态风险感知掩码生成模块、编码器、区域特征强化双分支编码模块、特征融合层、解码器以及风险加权重构解码模块，动态风险感知掩码生成模块根据作业现场视频帧的区域风险等级生成自适应掩码分布方案，编码器对未遮蔽图像块进行特征编码，区域特征强化双分支编码模块包括高风险分支子网络和普通区域分支子网络，特征融合层用于对两分支特征进行融合，解码器根据融合特征与掩码分布重建完整视频帧，风险加权重构解码模块包括风险权重分配单元和重构损失计算单元； 将标准化视频帧数据输入至动态风险感知掩码生成模块，动态风险感知掩码生成模块包括风险区域识别单元和掩码分配单元，风险区域识别单元基于标准化视频帧数据中的人员分布、设备状态及历史高风险区域分布结果，对视频帧进行区域划分，掩码分配单元依据区域风险等级动态设定各区域的掩码比例，对高风险区域降低掩码比例、对普通区域提高掩码比例，输出掩码视频帧数据； 将未被遮蔽的高风险区域图像块和未被遮蔽的普通区域图像块分别输入编码器和区域特征强化双分支编码模块，编码器对所有未被遮蔽的图像块进行初步特征编码，高风险区域特征提取分支对未被遮蔽的高风险区域图像块进行深层特征编码，普通区域特征提取分支对未被遮蔽的普通区域图像块进行特征编码，输出的特征向量经特征融合层进行拼接或加权融合，得到视频帧的多维表观特征编码结果； 将多维表观特征编码结果与掩码位置信息输入至解码器和风险加权重构解码模块，解码器根据多维表观特征编码结果及掩码位置信息重建完整视频帧，风险权重分配单元对高风险区域和普通区域分配不同的重构损失权重，重构损失计算单元对所有被遮蔽图像块执行重构操作，输出重建视频帧； 基于重建视频帧，统计所有被遮蔽图像块的重构误差，对高风险区域的被遮蔽图像块按照高风险误差权重阈值进行加权，对普通区域的被遮蔽图像块按照普通区域误差权重阈值进行加权，通过加权累加方式评价不同区域的重构准确性，将评价结果作为训练与优化的目标； 对掩码自编码器模型进行训练，采用重构误差作为优化目标，持续优化动态风险感知掩码生成模块、编码器、区域特征强化双分支编码模块、特征融合层、解码器及风险加权重构解码模块的参数； 利用训练完成的掩码自编码器模型，对新采集的标准化视频帧数据进行表观特征编码，输出作业现场视频帧的表观特征数据。

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