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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利基于机器视觉的危险区域识别方法及装置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：CN119741663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202510251841.8，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于机器视觉的危险区域识别方法及装置是由佟瑞鹏;李鑫;王乐瑶;未宗帅;芦佳乐设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的危险区域识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器视觉的危险区域识别方法及装置，涉及危险区域识别技术领域，本发明通过获取历史监控区域中的危险源的监控图像数据，通过预处理形成训练图像集，构建危险识别模型，并对危险识别模型进行训练，根据训练好的危险识别模型对获取实时监控图像进行危险源识别，根据识别的结果，通过设定基础安全距离划定基础危险区域，根据每个类型的静态区域的历史数据，计算每种类型的危险系数增加预警距离，根据每个类型的动态设备的历史数据，计算动态危险系数，计算移动方向前的缓冲距离，通过获取待识别区域的历史危险事故数据，提取设备特征集，通过建立贝叶斯预测模型，对子区域未来的安全状态进行识别。

本发明授权基于机器视觉的危险区域识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的危险区域识别方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：建立空间坐标系，将待识别的区域划分子区域，对待识别的区域安装摄像头，并获取历史监控区域中的危险源的监控图像数据，危险源类型包括静态区域、动态设备和工作人员，通过预处理形成训练图像集，构建危险识别模型，并对危险识别模型进行训练； 步骤2：获取实时监控图像，通过训练好的危险识别模型对危险源进行识别，根据识别的结果，获取危险源的坐标位置与区域面积大小，通过设定基础安全距离划定基础危险区域，同时对闯入基础危险区域的动态设备与工作人员进行报警； 步骤3：根据每个类型的静态区域的历史数据，获取每种类型的静态区域发生危险的次数、区域面积大小、危险区域存在时间，计算每种类型的危险系数，根据基础安全距离与危险系数增加预警距离； 步骤4：根据每个类型的动态设备的历史数据，通过对动态设备的连续识别，获取动态设备的历史移动速度、移动距离和动态设备的区域面积大小，计算动态危险系数，根据基础安全距离和动态危险系数，计算移动方向前的缓冲距离； 步骤5：获取待识别区域的历史危险事故数据，包括危险事故的次数、危险事故的中心位置坐标，获取历史数据中识别的动态设备的运行时间、动态设备状态、坐标位置和设备操作人员的坐标位置、工作时长，形成设备特征集，通过建立贝叶斯预测模型，对子区域未来的安全状态进行识别； 所述划定基础危险区域的具体方法为； 当识别到静态区域时，根据静态区域的坐标位置与区域面积大小，划定基础危险区域，并标记为危险区域；当识别到动态设备时，根据动态设备的坐标位置、区域面积大小和动态设备状态，且当动态设备状态处于运行、故障时，划定基础危险区域，并标记为危险区域； 所述根据基础安全距离与危险系数增加预警距离的计算步骤为： 计算每种类型静态区域的危险系数的计算公式为： 其中，为每种类型的静态区域的危险系数，为发生危险的次数，为第次的区域面积大小，为第次的危险区域存在的时间； 所述预警距离的计算公式为： 其中，为预警距离，为基础安全距离，预警距离调整系数，，为每种类型的静态区域的危险系数。

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