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龍圖騰網恭喜成都太陽高科技有限責任公司申請的專利一種建筑工程施工安全隱患追蹤管理系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119863338B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510352293.8，技術領域涉及：G06Q50/08；該發明授權一種建筑工程施工安全隱患追蹤管理系統及方法是由羅健;冉強;吳濤;朱向榮;張強;茍春波;杜俊;孫敏;黃志強;楊坤浩設計研發完成，并于2025-03-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種建筑工程施工安全隱患追蹤管理系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種建筑工程施工安全隱患追蹤管理系統及方法，涉及安全管理技術領域。包括有：三維感知模塊：將所述信息數據集進行融合，建立動態施工場景點云模型；姿勢分析模塊：對所述動態施工場景點云模型中的圖像進行增強，同時將增強后的所述動態施工場景點云模型中被遮擋的部位動作進行重構，確定出違規動作；交互驗證模塊：將所述違規動作與BIM施工進度模型進行比較，當所述違規動作未按計劃開始防護措施時，生成虛擬安全防護層，并發送至AR巡檢終端。本發明能夠實時捕捉施工現場的三維結構變化，同時利用動態多曝光融合和濃度分級處理技術，有效改善了因光照條件不佳或空氣污染導致的圖像模糊問題，提高了圖像識別精度。

本發明授權一種建筑工程施工安全隱患追蹤管理系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種建筑工程施工安全隱患追蹤管理系統，其特征在于，包括有： 三維感知模塊：通過獲取施工現場的信息數據集，并將所述信息數據集進行融合，建立動態施工場景點云模型； 姿勢分析模塊：通過獲取影響數據，對所述動態施工場景點云模型中的圖像進行增強，同時將增強后的所述動態施工場景點云模型中被遮擋的部位動作進行重構，并通過時空編碼器，確定出違規動作，包括有： S1：根據影響參數，調整圖像增強算法參數，確定圖像識別策略，并通過所述圖像識別策略，對模糊圖像進行圖像增強，包括有： S1.1：動態多曝光融合：將不同曝光時間下的圖像進行結合，獲取HDR圖像，并通過所述HDR圖像，調整工作模式，確定出不同區域內的光照差異，獲取得到處理后的圖像； S1.2：濃度分級處理：根據PM10濃度大小，將施工場景進行濃度劃分，并根據劃分后的施工場景，進行圖像處理，具體為： 當所述PM10濃度的所處環境為低濃度時，則通過下采樣提取圖像的高層次特征，通過上采樣恢復圖像細節，并在不同層次間添加跳躍連接； 當所述PM10濃度的所處環境為高濃度時，則通過毫米波雷達，獲取物體的距離和速度信息，進行物體定位和區分； S2：通過分層特征融合網絡和融合后的數據，對遮擋目標進行特征互補，重構人體輪廓，獲取被遮擋部位的動作，包括有： S2.1：獲取特征信息：通過分層特征融合網絡，對增強后的圖像進行處理，獲取得到多層次的特征信息； S2.2：確定遮擋動作：將所述特征信息與融合后的數據進行結合，對遮擋目標進行特征互補，獲取相鄰時間段內發生動作的角度，包括有： N1：特征互補：將不同傳感器的數據進行信息互補，獲取遮擋部位的位置，具體為： ， 其中：為最終重構出的完整人體模型，為從原始圖像或傳感器數據中直接獲取的部分人體模型，為對被遮擋部分的估計值； N2：人體輪廓重構：根據所述遮擋部位的位置，重建人體的三維姿態，獲取最小化預測的姿態參數，具體為： ， 其中：為最終優化后的最佳姿態參數，為多模態數據中提取的特征向量，為根據姿態參數θ生成的人體模型的特征向量，為優化前的姿態參數； N3：確定動作：根據所述最小化預測的姿態參數，獲取遮擋部位處，在相鄰該時間段內發生動作的角度，具體為： ， 其中：為相鄰時間段內姿態參數的變化，為時間t+1時對應的最終優化后的最佳姿態參數，為時間t時對應的最終優化后的最佳姿態參數； S3：通過時空編碼器，對連續視頻幀中的人體姿態、工具操作軌跡進行長序列建模，識別出違規動作模式； 交互驗證模塊：將所述違規動作與BIM施工進度模型進行比較，當所述違規動作未按計劃開始防護措施時，則自動生成虛擬安全防護層，并將所述虛擬安全防護層發送至AR巡檢終端。

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