买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京华电万方认证有限公司申请的专利一种面向电厂安全的轻量化图像识别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：CN120766183B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510891960.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种面向电厂安全的轻量化图像识别方法及系统是由李伟;赵欣;李颖;王琰;刘燃;汪浩;王东;王益博设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向电厂安全的轻量化图像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向电厂安全的轻量化图像识别方法及系统，涉及图像识别领域，该方法包括：构建多尺度自适应感知的图像异常检测模型，利用图像异常检测模型识别电厂实时视频数据中电厂作业人员的违规行为；构建多阶段双目立体区配模型对电力设备双目图像中的特征点进行匹配，基于匹配结果计算电厂作业人员与带电体的安全距离；结合电厂作业人员的违规行为及安全距离，构建轻量化知识蒸馏的边缘设备推理模型，并利用边缘设备推理模型实时监测电厂安全隐患。本发明将具备高表达能力的教师模型部署在云端进行训练，并通过动态适配策略向边缘设备上的学生模型传递语义信息和结构知识，显著提升边缘模型在算力受限场景下的识别能力。

本发明授权一种面向电厂安全的轻量化图像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向电厂安全的轻量化图像识别方法，其特征在于，该方法包括： 获取电厂实时视频数据，构建多尺度自适应感知的图像异常检测模型，利用图像异常检测模型识别电厂实时视频数据中电厂作业人员的违规行为； 获取电力设备双目图像，构建多阶段双目立体区配模型对电力设备双目图像中的特征点进行匹配，基于匹配结果计算电厂作业人员与带电体的安全距离； 结合电厂作业人员的违规行为及安全距离，构建轻量化知识蒸馏的边缘设备推理模型，并利用边缘设备推理模型实时监测电厂安全隐患； 所述构建多尺度自适应感知的图像异常检测模型，利用图像异常检测模型识别电厂实时视频数据中电厂作业人员的违规行为包括： 利用双线性卷积神经网络挖掘电厂实时视频数据中的视觉特征及空间拓扑特征，并将视觉特征及空间拓扑特征融合识别参考电力作业场景； 基于参考电力作业场景，利用过渡感知上下文网络中的时序语境检测器对语境信息进行编码，利用过渡感知分类器对电厂实时视频数据进行分割，形成行为视频片段及过渡视频片段； 将多尺度特征金字塔网络与自适应注意力机制结合，识别过渡视频片段中电厂作业人员的作业异常行为； 利用时间序列模型识别行为视频片段中电厂作业人员的姿态异常行为； 所述获取电力设备双目图像，构建多阶段双目立体区配模型对电力设备双目图像中的特征点进行匹配，基于匹配结果计算电厂作业人员与带电体的安全距离包括： 利用双目相机获取电力设备的双目图像，并构建多阶段双目立体区配模型对双目图像进行匹配，得到视差图像； 利用三角法获取视差图像中电力设备点的深度值，并通过改进半全局块匹配算法对视差图像进行三维坐标点重构； 基于电厂作业人员的姿态异常行为，计算重构的三维坐标点与目标对象特征点的空间距离，根据空间距离划定电厂作业人员与带电体的安全距离； 根据安全距离在带电体区域划定电子围栏，并监测电厂作业人员是否处于电子围栏区域内，若电厂作业人员超出电子围栏区域时，则通过语音提示电厂作业人员重新进入电子围栏区域； 所述结合电厂作业人员的违规行为及安全距离，构建轻量化知识蒸馏的边缘设备推理模型，并利用边缘设备推理模型实时监测电厂安全隐患包括： 将电厂作业人员的违规行为及安全距离，构建基于卷积网络的轻量化知识蒸馏的边缘设备推理模型； 通过算子优化技术、张量优化技术、数据优化技术分别对边缘设备推理模型进行压缩； 基于模型压缩结果识别电厂涉电隐患，并结合自监督对比学习与元学习优化边缘设备推理模型性能，以适应新类型的电厂涉电隐患； 将预定义的教师模型部署在云端进行训练，并通过动态适配策略向轻量化学生模型传递知识，以优化边缘设备推理模型的推理能力。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京华电万方认证有限公司，其通讯地址为：100160 北京市丰台区汽车博物馆东路6号院3号楼1单元5层501；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。