买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东运峰电力安装有限公司申请的专利高铁牵引站狭小空间施工物料堆放风险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：CN121169114B 。

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：202511554686.3，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权高铁牵引站狭小空间施工物料堆放风险预警方法是由唐庆旭;李健生;邱昆;易昊;富晓林;梁志勇;杨绮萍;钟文青设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本高铁牵引站狭小空间施工物料堆放风险预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供高铁牵引站狭小空间施工物料堆放风险预警方法，包括：采集施工区域的图像、环境温湿度、振动频率及操作日志等多模态数据，经过时序同步与高效预处理，实现物料类型、堆放形态等特征的深度提取与融合；基于卷积神经网络与长短期记忆网络的混合模型对堆放状态进行空间‑时序风险建模，并结合操作扰动强度实现风险评分的动态调整与实时预警；通过持续的数据增量学习和模型参数优化，显著提高了对新物料类型及复杂环境的适应能力，本发明提升了施工安全管理的智能化、精细化和可控性。

本发明授权高铁牵引站狭小空间施工物料堆放风险预警方法在权利要求书中公布了：1.高铁牵引站狭小空间施工物料堆放风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集高铁牵引站施工区域的图像数据、环境温湿度数据、振动频率数据以及历史操作行为日志，获取多模态输入信息； S2：对所采集的图像数据进行预处理操作，包括去噪、对比度增强及归一化处理； S3：利用图像识别模块提取图像中的物料类型与堆放形态特征，并输出结构化的物料属性特征向量，具体为： 基于预处理后的图像数据，对图像中的施工物料进行区域定位与类别识别，获得物料类别标签与边界框坐标信息； 对所述边界框坐标信息进行几何形态分析，提取堆放形态特征参数； 对识别出的物料区域进行细粒度特征提取，生成高维物料纹理与表面结构特征向量； 将物料类别标签、几何形态特征参数与高维纹理特征向量进行特征拼接，形成统一的物料属性特征融合向量； 采用特征归一化处理方法对所述物料属性特征融合向量进行标准化操作，输出结构化的标准化物料属性特征向量； S4：将所述物料属性特征向量与环境传感器采集的温湿度、振动频率数据进行特征对齐与融合处理，构建综合风险评估特征向量，具体为： 对提取的物料属性特征向量执行特征归一化处理，获得归一化后的物料特征向量； 基于时间戳对所述归一化后的物料特征向量与温湿度传感器采集的环境参数数据进行时间对齐处理，获得时间同步的环境-物料特征对； 采用线性插值算法对振动频率传感器采集的原始振动数据进行采样率统一处理，获得采样对齐的振动特征向量； 基于特征拼接策略将时间同步的物料属性特征向量、归一化后的温湿度数据向量与所述采样对齐的振动特征向量进行多模态特征融合，生成初步融合特征矩阵； 采用主成分分析算法对所述初步融合特征矩阵进行降维处理，提取最具判别能力的综合特征向量； S5：基于历史操作行为日志建立操作模式库，并通过行为识别算法判断当前操作是否可能对堆放稳定性产生扰动影响； S6：将所述综合风险评估特征向量输入深度学习风险评估模型中，输出初步的风险评分； S7：根据现场实时反馈信息，动态调整所述深度学习风险评估模型中各特征维度的权重系数； S8：判断调整后的风险评分是否超过预设的预警阈值，若超过，则生成预警信号并记录当前环境与操作特征数据； S9：将预警信号与相关特征数据发送至预警模块，触发相应的声光报警、信息推送或自动干预控制动作。

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广东运峰电力安装有限公司，其通讯地址为：528000 广东省佛山市南海区桂城街道季华东路33号佛山市电力科技产业中心2座19、20层；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。