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龙图腾网恭喜重庆交通大学申请的专利一种施工场景监控方法、装置、设备及存储介质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：CN115147929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210849311.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种施工场景监控方法、装置、设备及存储介质是由汪承志;李鹏飞;李志明;王逸飞;陈东红设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种施工场景监控方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供的一种施工场景监控方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：实时采集第一施工图像和第二施工图像；将所述第一施工图像和所述第二施工图像输入预训练卷积神经网络模型，输出目标图像；确定所述目标图像中的施工对象的施工动作和或运动姿态；根据所述施工动作确定施工质量；和或，根据所述运动姿态预测所述施工对象的施工安全。本申请可以使得在进行建筑施工时，无需再安排固定的人员进行监督，可以有效降低人工成本；另外，通过图像处理可以做到实时监控，降低人为因素所导致的施工安全事故以及施工质量低下的概率，有效提高施工质量，保证施工安全。

本发明授权一种施工场景监控方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种施工场景监控方法，其特征在于，所述方法包括：实时采集第一施工图像和第二施工图像；将所述第一施工图像和所述第二施工图像输入预训练卷积神经网络模型，输出目标图像，所述预训练卷积神经网络模型通过输出图像上特征点的坐标（x,y）来实现对目标特征的识别和定位标记；确定所述目标图像中的施工对象的施工动作和运动姿态；根据所述施工动作确定施工质量；和，根据所述运动姿态预测所述施工对象的施工安全；其中，将所述第一施工图像和所述第二施工图像输入预训练卷积神经网络模型，输出目标图像，包括：分别确定所述第一施工图像和所述第二施工图像中的目标图像位置；按照预设裁剪尺寸以所述目标图像位置为中心，裁剪出与所述第一施工图像对应的第一目标图像和与所述第二施工图像对应的第二目标图像；将所述第一目标图像和所述第二目标图像输入预训练卷积神经网络模型，输出目标图像；所述预训练卷积神经网络模型包括5个卷积层和3个全连接层；将所述第一目标图像和所述第二目标图像输入预训练卷积神经网络模型，输出目标图像，包括：利用5个所述卷积层分别提取所述第一目标图像和所述第二目标图像对应的第一卷积特征和第二卷积特征；基于互相关运算将所述第一卷积特征和所述第二卷积特征进行关联，生成第三特征；将所述第三特征输入到3个所述全连接层，输出目标图像。

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