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龙图腾网获悉长春工程学院申请的专利基于深度学习的电网施工现场违章行为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：CN121392760B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202511960398.8，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于深度学习的电网施工现场违章行为识别方法及系统是由赵立英;倪虹霞;齐恩铁;刘超;朱瑾;王宇;李博;石思男设计研发完成，并于2025-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的电网施工现场违章行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像数据分析技术领域，揭露了基于深度学习的电网施工现场违章行为识别方法及系统，包括：获取电网施工现场的实时视频数据，提取视频中对应电网施工现场的施工用户视频和施工作业视频；识别施工用户视频中对应用户的装置佩戴信息，以分析施工用户的安全防护状态；提取施工作业视频中对应施工用户的用户动作帧和设备操作帧，分析施工用户的肢体动作轨迹，分析施工用户的设备操作手势，基于肢体动作轨迹和设备操作手势，计算施工用户的行为偏离指数；基于安全防护状态和行为偏离指数，识别施工用户在所述电网施工现场的违章行为。本发明可以提高电网施工现场违章行为识别的精准度。

本发明授权基于深度学习的电网施工现场违章行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的电网施工现场违章行为识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电网施工现场的实时视频数据，对所述实时视频数据进行背噪分离，得到纯净施工视频，提取所述纯净施工视频中对应电网施工现场的施工用户视频和施工作业视频； 识别所述施工用户视频中对应施工用户的装置佩戴信息，利用所述装置佩戴信息，分析所述施工用户的安全防护状态； 提取所述施工作业视频中对应施工用户的用户动作帧和设备操作帧，利用所述用户动作帧，分析所述施工用户的肢体动作轨迹，利用所述设备操作帧，分析所述施工用户的设备操作手势，基于所述肢体动作轨迹和所述设备操作手势，计算所述施工用户的行为偏离指数； 基于所述安全防护状态和所述行为偏离指数，利用训练好的深度学习模型，识别所述施工用户在所述电网施工现场的违章行为，包括： 利用所述安全防护状态和所述行为偏离指数识别所述施工用户的违章特征片段； 基于所述违章特征片段，构建所述施工用户的违章特征词典； 查询所述电网施工现场的安全规范数据，并对所述安全规范数据进行硬规则量化处理，得到规范标准标签集； 利用所述规范标准标签集与所述违章特征词典进行差异匹配，得到违章匹配标签； 基于所述违章匹配标签，利用训练好的深度学习模型，识别所述施工用户在所述电网施工现场的违章行为。

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长春工程学院，其通讯地址为：130012 吉林省长春市宽平大路395号；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”。

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