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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利道路下管道临近施工活动音视频监测与报警系统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：CN115580705B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202210922512.8，技术领域涉及：H04N7/18；该发明授权道路下管道临近施工活动音视频监测与报警系统是由李素贞;王珣设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本道路下管道临近施工活动音视频监测与报警系统在说明书摘要公布了：本发明公开了道路下管道临近施工活动音视频监测与报警系统包括，监测设备单元、数据服务器单元、用户端单元和供电单元，通过同时监测视频和声音信号，分别采用两条独立的技术路线识别施工活动，识别结果相互校验，可降低误报率和漏报率。采用两阶段的识别策略在现场监测设备执行相对简单的初步预判，有潜在威胁时再触发数据采集和传输模块，可以节省监测与传输成本、提高效率；另外在数据中心服务器进行二次判别，可提高识别准确率，减少误报率和漏报率。监测设备结构简单，成本和功耗较低，方便现场安装。

本发明授权道路下管道临近施工活动音视频监测与报警系统在权利要求书中公布了：1.道路下管道临近施工活动音视频监测与报警系统，其特征在于：包括，监测设备单元100、数据服务器单元200、用户端单元300和供电单元400，其中：监测设备单元100，用于采集系统周围环境音、频信息，并进行初步特征判断；数据服务器单元200，用于根据所述监测设备单元100采集到的数据进行进一步判断处理，进行复杂特征判断；用户端单元300，用于通知用户处理来自数据服务器单元200的警报；供电单元400，用于给监测设备单元100供电；所述监测设备单元100包括，音频获取模块101、视频采集模块102、数据处理模块103、第一视频识别模块104、第一声音识别模块105、第一判断警报模块106和数据传输模块107，所述音频获取模块101通过麦克风与声卡采集音频信号，所述视频采集模块102通过摄像头采集视频信号，两个模块采集后的数据进入所述数据处理模块103进行简单数据处理，处理后的数据分别传入所述第一视频识别模块104与所述第一声音识别模块105，通过识别模块得到的数据再传入所述第一判断警报模块106，所述第一判断警报模块106进行警情判断，满足警情条件，所述第一判断警报模块106将数据传输到所述数据传输模块107，不满足警情条件，系统继续进行新一步数据采集；所述第一判断警报模块106进行警情判断时，满足警情的条件是所述第一视频识别模块104与所述第一声音识别模块105一个或以上模块输出信号为是，这时才将数据传输到下一单元，否则重新进行数据采集；所述数据服务器单元200包括，数据接收模块201、人工复核模块202、第二声音识别模块203、第二视频识别模块204和第二判断警报模块205，所述数据接收模块201接受来自所述数据传输模块107的数据，并将数据传输给所述人工复核模块202、第二声音识别模块203和第二视频识别模块204，所述人工复核模块202、第二声音识别模块203和第二视频识别模块204分别对获得的数据进行判断，并将判断结果传输到所述第二判断警报模块205，所述第二判断警报模块205对所获得的警情数据进行判断，满足警情条件，所述第二判断警报模块205将数据传输到所述用户端单元300，不满足警情条件，系统继续进行新一步数据采集；当第二声音识别模块203和第二视频识别模块204判断存在警情，则由人工复核模块202来做最终判断；人工复核模块202则判断出此时的施工情况，判断出是否需要发出警报通知运维部门或巡检人员去现场处理相关事务；所述用户端单元300包括，管线巡检人员通知模块301和管线运维部门通知模块302，所述管线巡检人员通知模块301用于对警情的处理，第一时间将警情通知附近的管线巡检人员，所述管线运维部门通知模块302也用于对警情的处理，第一时间将警情通知管线运维部门，所述管线巡检人员通知模块301与管线运维部门通知模块302全双工通信，被通知管线巡检人员不能及时前往处理警情，通知管线运维部门，由管线运维部门进行重新分配巡检人员；所述第一判断警报模块106进行警情判断时，满足警情的条件是所述第一视频识别模块104与所述第一声音识别模块105一个或以上模块输出信号为是；所述第二判断警报模块205进行警情判断时，满足警情条件是所述第二声音识别模块203、第二视频识别模块204和人工复核模块202输出信号均为是，当且仅当判断是否为施工噪声和是否出现施工器械同时输出结果为“是”，才将数据传输到下一单元，否则重新进行数据采集；当第二判断警报模块205发出警告，用户端才会收到警情通知；所述第一视频识别模块104采用目标识别算法进行设计；所述目标识别算法采用卷积神经网络，将数据处理模块103的图片样本输入到目标识别算法运行之后得到一个1×2的输出层，输出层中的两个数的取值范围为0～1，第一个数的值大于第二个数且大于阈值0.5，判断存在施工器械；所述第二视频识别模块204采用目标检测算法进行设计；所述目标检测算法采用yolo-v5模型，包括:图像输入模块，用于输入来自数据接收模块201得到的原始图像；定位模块，通过目标检测算法计算图像中包含施工器械的概率以及施工器械在图像中的位置坐标；分类模块，通过目标检测算法对施工器械图像进行分类检索，找到特征匹配度大最大的施工器械；临近判定模块，标定危险区域，根据定位模块得到图片当中施工器械的位置坐标，判断施工器械的矩形中心点是否位于危险区域内，或者矩形区域的50％或以上与危险区域重叠，满足其中一项，表示施工器械进入危险区域，发出警报。

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