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龙图腾网恭喜中建一局集团建设发展有限公司;四川大学申请的专利基于视频分析的施工电梯规范运行监控告警系统及其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：CN114529868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210071680.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于视频分析的施工电梯规范运行监控告警系统及其方法是由詹必雄;刘彦;刘宜成;李志鹏;韩鞠设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频分析的施工电梯规范运行监控告警系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于视频分析的施工电梯规范运行监控告警系统及其方法，施工电梯轿厢内的网络摄像头为电梯监控视频的采集装置；视频流传输模块，主要由WIFI通信模块构成，将网络摄像头采集到的数据传到服务器；服务器，位于项目现场或者云端，主要用于运行视频分析平台及提供告警接口；视频分析平台，主要功能为对采集的视频流进行实时分析，自动识别拍摄视野中的人员及典型物体。本发明利用计算机视觉技术对施工电梯监控视频进行分析，对载荷类别和数量进行自动识别，判断当前运行状态是否符合施工电梯安全运行规范，并产生相关的告警信号。发明的系统布设方便，而无需大量分布式硬件设备的支持。

本发明授权基于视频分析的施工电梯规范运行监控告警系统及其方法在权利要求书中公布了：1.基于视频分析的施工电梯规范运行监控告警方法，其特征在于，采用基于视频分析的施工电梯规范运行监控告警系统；包括以下步骤：S1、视频分析平台对输入视频流进行分帧，采用等间隔采样提取图像帧，对所述图像帧预处理操作为颜色空间对齐得到预处理图像帧；S2、采用跨级融合SSD检测框架对分帧采样所得的预处理图像帧进行目标检测，所述目标检测环境为施工电梯；S2中的跨级融合SSD检测框架的检测方法，具体步骤为：1提取目标的特征针对所述的目标，对训练集图像帧，采用跨级融合SSD的算法进行特征提取，所述跨级融合SSD算法不仅包括传统SSD算法提取深层特征图，还在其基础上增加了两个浅层特征图的提取，新增的两个所述浅层特征图的尺寸为150×150和76×76；2特征融合首先基于双流卷积模型对多组跨级特征图进行融合，每组待融合的两个跨级特征图分别记为浅层特征图fshallow和深层特征图fdeep，所述浅层特征图fshallow为步骤1中的两个浅层特征图，深层特征图fdeep为步骤1中的深层特征图；其中fshallow的尺寸较大，携带更多的局部特征，fdeep的尺寸较小，携带更多的全局特征；所述融合的步骤具体为：首先通过反卷积操作将深层特征图fdeep的尺寸变换为与浅层特征图fshallow一致；再计算深层特征图fdeep通道外积Bfshallow，TransConvfdeep＝fshallowTTransConvfdeep得到双线性映射的结果f；将f通过基于差值监督的多级密集卷积和池化操作压缩融合特征的维度，获得尺寸合适的融合特征图；方法为采用了三级串联的卷积池化模块对通道外积的结果进行维度压缩；采用差值监督方法，将高级卷积池化模块的输出进行反卷积，尺寸对齐到紧邻的低一级卷积池化模块，求取两级模块的输出之差，再将该差值进行空洞卷积使得尺寸对齐到拟输出的融合特征图；对三级串联的卷积池化模块分别进行级间差值监督，输出为融合特征；3密集先验框生成采用步骤2得到的融合特征图用于先验框的生成，其中的六个尺寸为：38×38，19×19，10×10，5×5，3×3及1×1，每个n×n的特征图中有n×n个中心点，每个中心点产生k个先验框，上述六个尺寸所代表的六层中每层特征图的每个中心点产生的k分别为4、6、6、6、4、4；4获取图像中目标的种类和数量依据步骤3得到的先验框进行分类和检测，获取当前输入图像中目标的种类和数量；每个先验框将用于执行如下任务：通过softmax函数对该先验框进行分类，判断先验框中是否包含目标，若存在首先判定目标的种类，然后对不同的种类确定目标的数量；通过回归分析的方式对先验框的大小和位置进行调整，提高目标分类与检测的精度和效率；5训练对提出的跨级融合SSD检测框架，输入训练集图像帧循环1-4步骤进行模型训练，直到目标检测的准确率实现实际工程要求的准确率结束循环，输出训练结束的跨级融合SSD检测模型；S3、根据判定条件判断是否出现违反安全规范的异常行为；所述判定条件为：基于S2步骤目标检测到的物体不属于施工电梯准入物品；检测到的乘员超过准入数量；若满足上述条件，则判定出现违规行为，调用告警接口，输出告警信号，否则返回步骤S1，进行下一次检测。

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