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申请/专利权人：广州电力工程监理有限公司

摘要：本发明提供了结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警方法及系统，涉及施工监测技术领域，该方法包括：获得施工现场督察规章信息，提取违规评价特征；构建违规特征映射表；根据所述违规评价特征进行施工现场特征匹配，获得现场采集范围、采集时间周期；生成采集执行指令，将所述采集执行指令发送至执行图像采集设备；获得现场施工图像信息；获得监测图像特征；确定匹配施工违规风险等级、匹配督查政策，发送相应等级提醒信息，解决了现有技术中存在由于对施工现场的特征监测准确性不足，进而导致违规预警准确性和精度不足的技术问题，达到提升施工现场违规预警准确性和预警精度，保证施工现场安全的效果。

主权项：1.结合AI视觉技术的施工现场督察违章预警方法，其特征在于，包括：获得施工现场督察规章信息，基于所述施工现场督察规章信息，提取违规评价特征；基于所述违规评价特征、所述施工现场督查规章信息，构建违规特征映射表，其中，所述违规特征映射表包括违规评价特征、施工违规风险等级、督查规章政策及其映射关系；根据所述违规评价特征进行施工现场特征匹配，获得现场采集范围、采集时间周期；根据所述现场采集范围、采集时间周期，生成采集执行指令，基于所述现场采集范围确定执行图像采集设备，将所述采集执行指令发送至所述执行图像采集设备；通过所述执行图像采集设备获得现场施工图像信息；利用AI视觉技术对所述现场施工图像信息进行图像特征-数字信号转换，基于图像数字信号进行特征识别，获得监测图像特征；利用所述监测图像特征与所述违规特征映射表中违规评价特征进行遍历比对，确定匹配施工违规风险等级、匹配督查政策，发送相应等级提醒信息；其中，所述基于图像数字信号进行特征识别，获得监测图像特征，包括：根据所述现场施工图像信息，确定采集时间周期，当所述采集时间周期为同型特征时间周期时，确定图像采集频率；基于所述图像采集频率对所述现场施工图像信息进行时序组合，确定同型特征集；当所述采集时间周期为异型特征时间周期时，划分各异型特征对应的现场施工图像信息；对所述同型特征集、所述各异型特征对应的现场施工图像信息进行图像特征提取，获得所述监测图像特征，其中，对所述同型特征集、所述各异型特征对应的现场施工图像信息进行图像特征提取，获得所述监测图像特征，包括：将所述现场施工图像信息输入图像分割识别模型，通过背景识别通道对现场施工图像信息进行背景分割，将背景分割结果输入特征识别通道进行主体特征识别，得到各现场施工图像信息的图像识别特征；基于各现场施工图像信息的图像识别特征，获得同型特征集的现场施工图像信息的图像识别特征、所述各异型特征对应的现场施工图像信息的图像识别特征；将所述各异型特征对应的现场施工图像信息的图像识别特征作为所述各异型特征对应的现场施工图像信息的监测图像特征进行输出；将所述同型特征集的现场施工图像信息的图像识别特征，按照采集时间周期进行特征动态连接，基于动态连接特征获得同型特征集的监测图像特征。

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