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龙图腾网获悉深圳市丛文安全电子有限公司申请的专利基于数字孪生的警云物联设备三维场景搭建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：CN119964346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510422120.9，技术领域涉及：G08B31/00；该发明授权基于数字孪生的警云物联设备三维场景搭建方法及系统是由燕红立;潘越;黄宏荣设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的警云物联设备三维场景搭建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数字孪生的警云物联设备三维场景搭建方法及系统，属于数字孪生技术领域，该方法包括：在目标区域内布设感知设备；在云端服务器中建立目标区域的三维实体模型，基于感知设备的安装信息在实体模型中布设对应的虚拟模型，将来自感知设备的数据接入至虚拟模型中生成数字孪生模型；第一排查单元实时分析感知设备采集的场景视频和环境数据，若检测到环境风险，则生成处置方案；第二排查单元将场景视频处理为多区段视频后，结合环境数据分析多区段视频，确定目标区域的可疑人员及风险度；筛选风险度大于第一阈值的可疑人员作为高危风险。本发明有助于安全管理人员及时关注和处理高危风险，有效提高了应急响应速度和准确性。

本发明授权基于数字孪生的警云物联设备三维场景搭建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数字孪生的警云物联设备三维场景搭建方法，其特征在于，包括： 在目标区域内布设感知设备，所述感知设备包括监控摄像机和环境传感器，所述监控摄像机用于录制场景视频，所述环境传感器用于检测环境数据； 在云端服务器中建立所述目标区域的三维实体模型，基于所述感知设备的安装信息在所述实体模型中布设对应的虚拟模型，将来自所述感知设备的数据接入至对应的所述虚拟模型中，生成数字孪生模型； 第一排查单元实时分析所述场景视频和所述环境数据，若检测到环境风险，则生成处置方案，并在所述数字孪生模型中展示； 第二排查单元将所述场景视频处理为多区段视频后，结合所述环境数据分析所述多区段视频，确定所述目标区域的可疑人员及风险度； 筛选风险度大于第一阈值的所述可疑人员作为高危风险，在所述数字孪生模型中生成指向所述高危风险的可疑风险警报； 将所述场景视频处理为所述多区段视频包括以下步骤： 定义要分析的所述场景视频为待分析视频，基于标准间隔将所述待分析视频抽取为多张帧图像，所述多区段视频包括第一区段、第二区段和第三区段，按照时间顺序排列所述帧图像，基于帧间差分法提取相邻所述帧图像之间的变化区域，统计所述变化区域中包括像素点的变化数量； 若所述变化数量大于等于动态阈值，则标记生成所述变化数量的两张所述帧图像为第一动态图像，若所述变化数量小于所述动态阈值，则获取所述动态阈值的大小，若所述动态阈值大于等于第二阈值，则标记两张所述帧图像为第二动态图像，否则将所述帧图像标记为静态图像，将所述第一动态图像整合为所述第一区段、所述第二动态图像整合为第二区段、所述静态图像整合为第三区段； 确定所述动态阈值包括以下步骤： 获取历史视频，将所述历史视频处理为关于所述变化数量的动态时间序列，以预设的窗口大小为参数，基于滑动窗口法处理所述动态时间序列，获得多个时间窗口的历史窗口值，将所述历史视频的录制时间拆分为多个第一时间段，统计分析所述历史窗口值以确定每个所述第一时间段的调节系数； 提取两张所述帧图像之前第二时长内的所述变化数量均值，基于两张所述帧图像所在的所述第一时间段确定对应的所述调节系数，基于所述调节系数修正所述均值，获得第一数值，设置基础数值，基于所述第一数值修正所述基础数值，获得所述动态阈值； 分析所述多区段视频包括以下步骤： 定义所述多区段视频中的所述第一区段和所述第二区段分别为第一分析区段和第二分析区段，基于目标检测算法对所述第一分析区段进行目标追踪，若检测到人员走动，则基于出现频次、活动轨迹熵值、人脸匹配失败次数计算所述风险度； 获取所述第二分析区段出现的第二时间段，截取由其它所述监控摄像机拍摄所述场景视频在所述第二时间段内的视频图像，定义为辅助区段，将所述第二分析区段和所述辅助区段拆分为所述帧图像，并将拍摄时间相同的所述帧图像组合为图像组，对所述图像组进行映射分析，获取同一目标在不同所述帧图像中的坐标位置； 所述环境传感器包括信标传感器，所述信标传感器基于员工工卡获取返回信号强度，以时间为参照，将所述返回信号强度组合为与所述图像组对应的信号组，建立分析模型，所述分析模型基于所述图像组的所述坐标位置，以及对应所述信号组中的所述返回信号强度输出存在可疑人员的所述风险度。

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