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龙图腾网恭喜四川科特检测技术有限公司申请的专利一种基于注意力的多模态井场视频安全分析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：CN119851185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202510323882.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于注意力的多模态井场视频安全分析方法是由陈晓彬;黄涛;唐桃;张麟豪;李淼;范勇;朱祥军;李红强;杨骁;张鑫;周玮鸿;杨峻垒;樊磊;彭波;庞瑶;李庆新设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力的多模态井场视频安全分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力的多模态井场视频安全分析方法，涉及智能视频监控分析领域，包括：获取待分析的井场作业视频对应的低级融合特征；获取低级融合特征对应的视频模态全局时空特征；获取单帧图像模态的像素级细粒度局部特征；将视频模态的全局时空特征和单帧图像模态的像素级细粒度局部特征输入多模态特征渐进融合模块，得到多模态融合特征；将多模态融合特征输入基于多模态特征的多任务解码器模块，得到井场作业视频的安全分析结果。本发明能够精准有效地实现井场视频的安全分析，提升了安全监控的准确性和实时性。

本发明授权一种基于注意力的多模态井场视频安全分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力的多模态井场视频安全分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将待分析的井场作业视频中的帧序列送入预训练好的图像编码器，得到视频帧的低级融合特征；S2、将得到的低级融合特征输入基于时空注意力机制的视频全局特征提取模块，得到视频模态的全局时空特征，即时序信息和空间信息；S3、将S1所述帧序列中的关键帧输入基于多尺度空间注意力的特征提取模块，得到单帧图像模态的像素级细粒度局部特征；S4、将提取的视频模态的全局时空特征和单帧图像模态的像素级细粒度局部特征输入多模态特征渐进融合模块进行深层融合，得到多模态融合特征；S5、将多模态融合特征输入基于多模态特征的多任务解码器模块，得到井场作业视频的安全分析结果，包括工人自身、工人与环境以及环境三个类别的安全隐患分析结果；所述基于时空注意力机制的视频全局特征提取模块包括依次连接的小核深度卷积层、多头时间注意力机制单元、扩张深度卷积层、1×1卷积层；基于时空注意力机制的视频全局特征提取模块还包括依次连接的第一时间自注意力机制单元、第一平均池化层以及第一全连接层；步骤S1中得到的低级融合特征分别作为小核深度卷积单元和第一时间自注意力机制单元的输入；1×1卷积层的输出与第一全连接层的输出作克罗内克积运算后与步骤S1中得到的低级融合特征作哈达玛积运算，得到视频模态的全局时空特征；所述基于多尺度空间注意力的特征提取模块包括依次连接的VIT单元、2D卷积单元、空洞卷积层、多头交叉注意力机制单元、自注意力机制单元以及快速归一化特征融合单元；关键帧图像为基于多尺度空间注意力的特征提取模块的输入，快速归一化特征融合单元的输出为单帧图像模态的像素级细粒度局部特征；其中图像编码器、基于时空注意力机制的视频全局特征提取模块、多模态特征渐进融合模块、基于多模态特征的多任务解码器模块以及基于多尺度空间注意力的特征提取模块构成安全分析模型。

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