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龙图腾网获悉江西伟灿工程技术咨询有限责任公司申请的专利基于深度学习的电力工程安全监控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：CN119992464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510450191.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于深度学习的电力工程安全监控方法及系统是由贺飞虎;邓志鹏;吕玉;刘立旺;余凯设计研发完成，并于2025-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的电力工程安全监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的基于深度学习的电力工程安全监控方法及系统，涉及深度学习技术领域。在本发明中，首先，将目标人员轨迹数据进行挖掘形成目标人员轨迹向量，并将目标人员监控图像进行挖掘形成目标人员图像向量；其次，将目标人员图像向量聚合到目标人员轨迹向量中，形成目标人员全局向量；然后，将目标人员全局向量中指定尺寸的语义向量参数进行隐藏，使得目标人员全局向量中施加扰动，形成目标人员扰动向量；进一步，对目标人员扰动向量进行扰动去除，形成目标人员还原向量；最后，依据目标人员还原向量确定出目标安全监控结果。基于上述内容，可以改善现有技术中存在的电力工程安全监控的可靠度相对不高的问题。

本发明授权基于深度学习的电力工程安全监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电力工程安全监控方法，其特征在于，包括： 确定出目标电力工程区域的目标人员轨迹数据和目标人员监控图像，以及，将所述目标人员轨迹数据进行挖掘形成目标人员轨迹向量，并将所述目标人员监控图像进行挖掘形成目标人员图像向量，其中，在所述目标人员轨迹数据的挖掘过程中包括词嵌入模型的嵌入处理，在所述目标人员监控图像的挖掘过程中包括卷积网络的卷积处理； 将所述目标人员图像向量聚合到所述目标人员轨迹向量中，形成目标人员全局向量，其中，所述目标人员全局向量包括多个语义向量参数，所述目标人员全局向量用于表征在图像维度和轨迹维度的全局语义信息； 将所述目标人员全局向量中指定尺寸的所述语义向量参数进行隐藏，使得所述目标人员全局向量中施加扰动，形成目标人员扰动向量，其中，所述指定尺寸用于反映被隐藏的所述语义向量参数的数量，且隐藏的语义向量参数是通过对所述目标人员全局向量中的各个语义向量参数被隐藏的可能性大小进行评估之后确定的； 对所述目标人员扰动向量进行扰动去除，形成目标人员还原向量，其中，扰动去除是通过利用所述目标人员扰动向量中的上下文相关语义信息来实现的，使得在去除扰动的过程中实现上下文相关语义信息的交互融合； 依据所述目标人员还原向量确定出目标安全监控结果，其中，确定出所述目标安全监控结果的过程包括全连接处理，用于将所述目标人员还原向量映射为是否存在异常施工情况的概率，所述目标安全监控结果用于反映所述目标电力工程区域是否存在异常施工情况。

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