(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210874108.8 (22)申请日 2022.07.25 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 114973684 A (43)申请公布日 2022.08.30 (73)专利权人 深圳联和智慧科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区粤海街 道高新区社区科技南路16号深圳湾 科 技生态园11栋A2805 (72)发明人 杨翰翔　赖晓俊　 (74)专利代理 机构 广州博联知识产权代理有限 公司 44663 专利代理师 梁志标 (51)Int.Cl. G08G 1/017(2006.01) G07C 1/20(2006.01) G08B 31/00(2006.01) B64C 39/02(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 50/08(2012.01) G06Q 50/26(2012.01) G06N 3/08(2006.01)(56)对比文件 CN 112907389 A,2021.0 6.04 CN 113298045 A,2021.08.24 CN 113110072 A,2021.07.13 CN 112735482 A,2021.04.3 0 CN 112434644 A,2021.0 3.02 CN 112149761 A,2020.12.2 9 CN 114724392 A,2022.07.08 CN 111898563 A,2020.1 1.06 CN 113378707 A,2021.09.10 CN 112819099 A,2021.0 5.18 CN 206322317 U,2017.07.1 1 CN 114627394 A,202 2.06.14 CN 10823 0686 A,2018.0 6.29 CN 107666594 A,2018.02.0 6 CN 114267021 A,202 2.04.01 CN 112613454 A,2021.04.0 6 CN 113859533 A,2021.12.31 CN 112364827 A,2021.02.12 CN 112597822 A,2021.04.02 CN 112766210 A,2021.0 5.07 CN 113593256 A,2021.1 1.02 US 2017161972 A1,2017.0 6.08 (续) 审查员 李朝志 (54)发明名称 一种建筑工地定点 监控方法及系统 (57)摘要 本发明提供一种建筑工地定点监控方法及 系统， 通过 获取每个监控无人机对建筑工地中的 每个定点监控区域的进出运输车辆的监控数据 流， 基于每个定点监控区域对应的建筑逻辑功能 分区关联的违章行为识别网络对每个对应的监 控数据流进行违章行为识别， 获得每个对应的监 控数据流的违章行为识别信息， 根据每个对应的 监控数据流的违章行为识别信息， 对每个定点监 控区域的巡检值班终端进行预警提醒。 由此， 可 以以不同的建筑逻辑功能分区为单独监控单位进行定点监控， 相较于相关技术中的全局监控可 以具有更好的监控针对性， 提高监控预警效果。 [转续页] 权利要求书4页 说明书15页 附图2页 CN 114973684 B 2022.10.14 CN 114973684 B (56)对比文件 US 20201 17201 A1,2020.04.16 US 202126 3515 A1,2021.08.26 US 2022105961 A1,202 2.04.07 王雷.融合高阶结构信息的图神经网络算法 研究. 《中国优秀硕士学位 论文全文数据库 信息科技辑》 .2022,(第01期),I140 -202. Songlin Du等.Iterative Autoencodi ng and Clusteri ng for Unsupervised F eature Representati on. 《2019 IE EE Internati onal Symposium o n Circuits and System s (ISCAS)》 .2019,1- 5.2/2 页 2[接上页] CN 114973684 B1.一种建筑工地定点监控方法， 其特征在于， 应用于定点监控云平台， 所述定点监控云 平台与多个监控无人机通信连接， 所述多个监控无人机用于对目标建筑工地的定点监控区 域进行定点 监控， 每个所述定点 监控区域对应不同的建筑逻辑功能分区， 所述方法包括： 获取每个监控无人机对所述目标建筑工地中的每个定点监控区域的进出运输车辆的 监控数据流； 基于每个定点监控区域对应的建筑逻辑功能分区关联的违章行为识别网络对每个对 应的监控数据流进行违章行为识别， 获得每个对应的监控数据流的违章行为识别信息， 具 体包括， 获取每 个定点监控区域对应的建筑逻辑功能分区关联的违章行为识别网络； 基于每个定点监控区域对应的建筑逻辑功能分区关联的违章行为识别网络提取每个 对应的监控数据流的目标监控轨迹特征， 对所述监控轨迹特征进行违章行为标签的识别， 获得每个对应的监控数据流的违章行为识别 信息； 根据每个对应的监控数据流的违章行为识别信 息， 对每个定点监控区域的巡检值班终 端进行预警提醒； 所述方法还包括训练所述每个定点监控区域对应的建筑逻辑功能分区关联的违章行 为识别网络的步骤， 包括： 获取针对每个定点监控区域对应的建筑逻辑功能分区的训练监控数据流对应的训练 监控轨迹特征， 将训练监控轨迹特征输入给第一AI训练网络的Q个一阶AI训练网络， 得到Q 个一阶AI训练网络输出的Q个违章行为识别信息； Q个一阶AI训练网络用于对Q种违章行为 标签进行 预测； 第一AI训练网络还 包括W阶AI训练网络和多个Q ‑1阶AI训练网络， W的值 为2至Q‑2； 若所述Q个违章行为识别信息对应R种违章行为标签， R大于1且小于Q， 则从第一AI训练 网络的所有R阶AI训练网络中选取第二A I训练网络， 所述第二A I训练网络与所述 R种违章行 为标签存在映射关系； 将训练监控轨迹特征输入给第二AI训练网络， 得到第 二AI训练网络输出的违章行为识 别信息， 基于该违章行为识别 信息确定训练监控轨 迹特征对应的目标违章行为标签； 基于所述目标违章行为标签确定训练监控轨迹特征的特征分量序列， 基于训练监控轨 迹特征和该特征分量序列对第一A I训练网络进 行网络优化， 并基于网络优化后的A I训练网 络确定第二A I训练网络， 该第二A I训练网络用于确定待识别的监控 数据流对应的违章行为 标签。 2.根据权利要求1所述的建筑工地定点监控方法， 其特征在于，  所述将训练监控轨迹 特征输入给第一AI训练网络的Q个一阶AI训练网络， 得到Q个一阶AI训练网络输出的Q个违 章行为识别 信息之后， 所述方法还 包括： 若所述Q个违章行为识别信息对应一种违章行为标签， 则将该违章行为标签确定为所 述训练监控轨 迹特征对应的目标违章行为标签。 3.根据权利要求2所述的建筑工地定点监控方法， 其特征在于，  所述将训练监控轨迹 特征输入给第一AI训练网络的Q个一阶AI训练网络， 得到Q个一阶AI训练网络输出的Q个违 章行为识别 信息之后， 所述方法还 包括： 若所述Q个违章行为识别信息对应Q种违章行为标签， 则将所述Q ‑1阶AI训练网络选取 为第二AI训练网络； 将训练监控轨迹特征输入给第二AI训练网络， 得到所述第二AI训练网权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114973684 B 3