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龍圖騰網(wǎng)獲悉成都尋道科技有限公司申請(qǐng)的專利一種校園安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120123991B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510572449.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)一種校園安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)是由胡冬賢;齊心;聶敏;周濤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-05-06向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種校園安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種校園安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，涉及校園安全技術(shù)領(lǐng)域，解決了現(xiàn)有校園安全監(jiān)測(cè)無(wú)法聯(lián)合其他數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)；無(wú)法及時(shí)預(yù)警、提示規(guī)范的處理流程；無(wú)法及時(shí)檢測(cè)輿情信息的問(wèn)題，方案包括：獲取監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和心理評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)；根據(jù)心理評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)確定重點(diǎn)關(guān)注人員；根據(jù)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)識(shí)別人員行為的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，基于分級(jí)預(yù)警規(guī)則生成預(yù)警信號(hào)，分級(jí)預(yù)警規(guī)則包括：對(duì)重點(diǎn)關(guān)注人員的中風(fēng)險(xiǎn)行為或所有的高風(fēng)險(xiǎn)行為生成預(yù)警信號(hào)；將預(yù)警信號(hào)推送至對(duì)應(yīng)的責(zé)任管理人員和就近巡邏人員；根據(jù)就近巡邏人員反饋的事故類型，推送關(guān)聯(lián)的指導(dǎo)預(yù)案，關(guān)聯(lián)的指導(dǎo)預(yù)案用于指導(dǎo)事故的規(guī)范處置；根據(jù)事故類型生成關(guān)鍵詞在網(wǎng)站進(jìn)行輿情監(jiān)測(cè)；解決上述問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)一種校園安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種校園安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，包括： 獲取多維度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，所述多維度監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括：監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)和心理評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)； 根據(jù)所述心理評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)確定重點(diǎn)關(guān)注人員； 根據(jù)所述監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)識(shí)別人員行為的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，所述風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)包括：低風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)，基于分級(jí)預(yù)警規(guī)則生成預(yù)警信號(hào)，所述分級(jí)預(yù)警規(guī)則包括：對(duì)所述重點(diǎn)關(guān)注人員的中風(fēng)險(xiǎn)行為或所有的高風(fēng)險(xiǎn)行為生成預(yù)警信號(hào)； 將所述預(yù)警信號(hào)推送至對(duì)應(yīng)的責(zé)任管理人員和就近巡邏人員； 根據(jù)就近巡邏人員反饋的事故類型，推送關(guān)聯(lián)的指導(dǎo)預(yù)案，所述關(guān)聯(lián)的指導(dǎo)預(yù)案用于指導(dǎo)事故的規(guī)范處置； 根據(jù)所述事故類型生成檢索關(guān)鍵詞在網(wǎng)站進(jìn)行輿情監(jiān)測(cè)； 其中，根據(jù)所述監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)識(shí)別人員行為的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，所述風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)包括：低風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)，基于分級(jí)預(yù)警規(guī)則生成預(yù)警信號(hào)，所述分級(jí)預(yù)警規(guī)則包括：對(duì)所述重點(diǎn)關(guān)注人員的中風(fēng)險(xiǎn)行為或所有的高風(fēng)險(xiǎn)行為生成預(yù)警信號(hào)；包括：將所述監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)剪切為有序的監(jiān)控畫面；根據(jù)檢測(cè)頻率將多幀監(jiān)控畫面輸入YOLOv8-CNN-LSTM模型得到風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，所述風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)包括：低風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)；當(dāng)識(shí)別到多幀監(jiān)控畫面中存在中風(fēng)險(xiǎn)的人員行為時(shí)，對(duì)所述多幀監(jiān)控畫面進(jìn)行人臉識(shí)別并統(tǒng)計(jì)所述多幀監(jiān)控畫面中出現(xiàn)重點(diǎn)關(guān)注人員的次數(shù)是否大于其他非聚集人員的平均出現(xiàn)次數(shù)，如大于則生成預(yù)警信號(hào)；當(dāng)識(shí)別到多幀監(jiān)控畫面中存在高風(fēng)險(xiǎn)的人員行為時(shí)，則直接生成預(yù)警信號(hào)，所述預(yù)警信號(hào)包含：多幀監(jiān)控畫面、監(jiān)控設(shè)備位置信息和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)； 當(dāng)識(shí)別到多幀監(jiān)控畫面中存在中風(fēng)險(xiǎn)的人員行為時(shí)，對(duì)所述多幀監(jiān)控畫面進(jìn)行人臉識(shí)別并統(tǒng)計(jì)所述多幀監(jiān)控畫面中出現(xiàn)重點(diǎn)關(guān)注人員的次數(shù)是否大于其他非聚集人員的平均出現(xiàn)次數(shù)，如大于則生成預(yù)警信號(hào)；包括：當(dāng)識(shí)別到多幀監(jiān)控畫面中存在中風(fēng)險(xiǎn)的人員行為時(shí)，基于YOLOv8網(wǎng)絡(luò)獲取多幀監(jiān)控畫面的對(duì)象檢測(cè)框圖，對(duì)所述對(duì)象檢測(cè)框圖中的各ID對(duì)象檢測(cè)框進(jìn)行人臉識(shí)別，當(dāng)識(shí)別到重點(diǎn)關(guān)注人員時(shí)，將對(duì)應(yīng)的ID標(biāo)記為目標(biāo)ID，并統(tǒng)計(jì)多張對(duì)象檢測(cè)框圖中目標(biāo)ID的出現(xiàn)次數(shù)；對(duì)于非目標(biāo)ID，計(jì)算每張對(duì)象檢測(cè)框圖中非目標(biāo)ID對(duì)象檢測(cè)框之間的距離，并計(jì)算平均距離，將多張對(duì)象檢測(cè)框圖中距離均小于平均距離的對(duì)象檢測(cè)框?qū)?yīng)的非目標(biāo)ID標(biāo)記為聚集ID，其他非目標(biāo)ID標(biāo)記為非聚集ID；統(tǒng)計(jì)多張對(duì)象檢測(cè)框圖中非聚集ID的出現(xiàn)次數(shù)，并計(jì)算各非聚集ID出現(xiàn)次數(shù)的平均值作為中風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警閾值；將多張對(duì)象檢測(cè)框圖中目標(biāo)ID的出現(xiàn)次數(shù)與所述中風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警閾值比較，如大于則生成預(yù)警信號(hào)。

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