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龙图腾网获悉长春职业技术大学申请的专利一种基于深度学习的电子商务仓储中心安全监控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：CN121147854B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511395813.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于深度学习的电子商务仓储中心安全监控方法是由刘亦林设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的电子商务仓储中心安全监控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的电子商务仓储中心安全监控方法，涉及仓储安全视觉技术领域，包括，将结构化场景数据与激光点云数据进行时空对齐融合，获取三维点云表示，通过PointNet网络，对三维点云表示进行点级分割与高危区域识别，获取仓储高危区域；将结构化场景数据中的场景对象抽象为图节点，并根据三维空间表示建立交互关系图，结合空间风险结果分析场景对象之间的交互关系，生成交互风险结果和三维位置标记；根据交互风险结果和三维位置标记生成三维可视化画面，并标注危险区域与风险对象，形成仓储风险可视化报告。本发明显著提升了仓储安全监控的自动化、精细化和可视化水平。

本发明授权一种基于深度学习的电子商务仓储中心安全监控方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电子商务仓储中心安全监控方法，其特征在于：包括， 采集仓储高清视频数据和激光点云数据，并通过时间戳同步处理，形成多源监控数据； 通过卷积神经网络对多源监控数据进行语义分割与空间信息提取，获取结构化场景数据，具体步骤如下， 将多源监控数据中的仓储高清视频数据与激光点云数据进行时间对应的空间映射与融合，并划分为体素化网格，生成体素化多源数据张量； 将体素化多源数据张量输入卷积神经网络进行语义分割，输出体素级语义分类结果； 对体素级语义分类结果进行三维坐标回映射和场景对象提取，将各场景对象按照类别和空间层次组织，生成结构化场景数据； 将结构化场景数据与激光点云数据进行时空对齐融合，获取三维点云表示，通过PointNet网络，对三维点云表示进行点级分割与高危区域识别，获取仓储高危区域； 将仓储高危区域与空间位置映射表结合，生成空间风险结果； 将结构化场景数据中的场景对象抽象为图节点，并根据三维空间表示建立交互关系图，结合空间风险结果分析场景对象之间的交互关系，生成交互风险结果和三维位置标记； 根据交互风险结果和三维位置标记生成三维可视化画面，并标注危险区域与风险对象，形成仓储风险可视化报告。

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长春职业技术大学，其通讯地址为：130033 吉林省长春市南关区卫星路3278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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