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龙图腾网恭喜中铁二十一局集团电务电化工程有限公司申请的专利一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智能识别方法及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：CN119151312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202411639906.8，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智能识别方法及系统是由魏志强;陈召召;傅强;吴刚;周育伟;信恒杰;马东伟设计研发完成，并于2024-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智能识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及工地安全技术领域，公开了一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智能识别方法及系统，包括：获取工地各区域的实时的监测数据和安全事件的记录，构建安全事件与监测数据的关联矩阵；针对关联矩阵，得到安全事件与监测数据之间的关联模式和规律，确定影响安全等级的关键监测数据集合；定期对安全等级和管控措施进行回测验证，通过对比分析历史安全等级下的管控措施的相关数据和实际效果数据，采用增量学习算法对安全等级的设定进行迭代优化。本发明实现了工地安全管理的智能化和自动化，有效降低安全事故发生风险，提高了安全管理效率和准确性。

本发明授权一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智能识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成式大模型的工程施工危险区域智能识别方法，其特征在于，包括：基于BIM模型、三维卫星GIS地形和飞行激光点云模型建立工程的三维模型，对三维模型进行切分，根据切分后的三维模型和无人机航拍获取工地各区域的实时的监测数据和安全事件的记录，构建安全事件与监测数据的关联矩阵；基于切分后的三维模型获取工地各区域的实时的监测数据和安全事件的记录，针对获取的工地各区域的实时的监测数据进行数据清洗，去除缺失值和异常值；根据清洗后的工地各区域的实时的监测数据进行特征提取，从中提取出与安全事件相关的特征以及设备运行状态和人员行为操作特征；采用特征选择算法，从提取的特征中选择出与安全事件的记录中的安全事件关联度最高的特征子集，降低特征维度；针对选择出的特征子集，采用关联规则挖掘算法发现安全事件与各特征之间的关联规则，得到特征与事件的关联度；根据挖掘出的关联规则，构建安全事件与监测数据的关联矩阵，矩阵中每个元素表示特征与事件的关联度；对关联矩阵进行聚类分析，将关联度相似的特征和事件聚合在一起，识别出不同的安全事件模式；根据聚类结果，建立安全事件预测模型，通过实时的监测数据预测发生的安全事件并对其进行预警；基于安全事件与监测数据的关联矩阵，得到安全事件与监测数据之间的关联模式和规律，确定影响安全等级的关键监测数据集合；构建安全事件与监测数据之间的关联矩阵，矩阵中的元素表示两者之间的关联度；采用关联规则挖掘算法，基于支持度和置信度阈值，从关联矩阵中挖掘安全事件与监测数据之间的频繁项集和关联规则；通过挖掘出的关联规则，总结安全事件与监测数据之间的关联模式，判断出现监测数据异常时引发的安全事件；对挖掘出的关联规则进行评估，计算每条规则的支持度、置信度和提升度，对关联规则进行排序和筛选；将筛选出的强关联规则中涉及的监测数据作为初选的关键监测数据，结合专家知识和实际经验，从中确定最终的关键监测数据集合；基于确定的关键监测数据集合，建立实时监测和预警机制，当监测到关键监测数据出现异常时，预警可能发生的安全事件；持续收集安全事件和监测数据，更新关联矩阵和挖掘关联规则，动态调整关键监测数据集合；基于关键监测数据集合，实时分析各监测数据的变化趋势和异常情况，若监测数据超出预设阈值或出现异常波动，则判断该区域存在安全隐患，动态调整该区域的安全等级；根据各区域的安全等级，自动匹配预定义的安全管控措施库，获取相应各区域的安全等级的管控措施，通过规则引擎自动下发至安全控制系统，触发相应的管控动作；将各区域的安全等级和管控动作的执行情况实时反馈至项目管理业务平台，生成安全态势图和管控效果评估报告，报告用于为管理人员提供辅助决策支持；对安全等级和管控措施进行回测验证，通过对比分析历史安全等级下的管控措施的相关数据和实际效果数据，采用增量学习算法对安全等级的设定进行迭代优化。

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中铁二十一局集团电务电化工程有限公司，其通讯地址为：730030 甘肃省兰州市城关区红山根西村148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”。