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龙图腾网获悉星玛智能电气有限公司申请的专利一种用于智能变电站的监测与预警方法及其控制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：CN119696186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510199079.3，技术领域涉及：H02J13/00；该发明授权一种用于智能变电站的监测与预警方法及其控制系统是由钟兰芬;贺昱明;詹伟;周正彪;彭泽锋设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于智能变电站的监测与预警方法及其控制系统在说明书摘要公布了：本发明涉及变电站监测预警技术领域，尤指一种用于智能变电站的监测与预警方法及其控制系统，通过在变电站多区域部署分布式可转式摄像头，动态获取目标的实时图像数据，并结合设备运行参数的采集，实现了设备状态和环境数据的全面覆盖。通过长短期记忆网络（LSTM）进行时序建模，有效捕捉运行参数动态趋势，识别潜在异常，通过结合语义分割技术与设备类型特征提取，显著提高了设备异常判定的准确性，降低误报与漏报率。通过可转式摄像头结合卷积神经网络（CNN）与多模态数据融合，实现精准的人员身份识别与行为路径追踪，智能检测非工作人员及异常行为，及时预警潜在安全威胁。

本发明授权一种用于智能变电站的监测与预警方法及其控制系统在权利要求书中公布了：1.一种用于智能变电站的监测与预警控制系统，其特征在于，包括： 实时监测模块，用于分布式获取变电站不同目标的实时图像数据，还用于获取变电站设备的运行参数； 运行异常判定模块，用于根据变电站设备的运行参数通过时序分析判定设备运行异常，通过实时图像数据进行语义分割，通过设备类型进行表征的特征提取，生成设备的几何形态特征向量，将生成的几何形态特征向量与设备类型的预设特征库进行匹配，基于特征嵌入空间的相似性度量，判定设备表征是否存在异常； 行为判定模块，用于根据实时图像数据判定人员身份，根据身份匹配人员权限，根据实时图像数据基于卷积神经网络进行人员行为路径追踪，判定人员行为异常； 预警控制模块，用于根据设备运行异常、设备表征异常或人员行为异常进行告警分类并控制执行告警动作； 所述根据实时图像数据判定人员身份，根据身份匹配人员权限包括： 通过实时图像数据结合关键点检测算法提取人员的面部及身体轮廓的特征点，并基于预设的姿态模型生成人员的特征向量； 利用多模态数据融合将提取的人员特征向量与基于设备交互数据获取的身份特征信息进行关联匹配，生成综合身份判定； 通过匹配到的身份特征，在权限管理模块中检索与该身份对应的行为规则和设备操作权限，包括可进入区域、操作设备的类别及操作时限； 所述根据实时图像数据基于卷积神经网络进行人员行为路径追踪，判定人员行为异常包括: S1、基于实时图像数据，利用卷积神经网络对人员目标进行检测，生成目标人员的唯一身份标识和运动轨迹点； S2、基于可转式摄像头的朝向、可转式摄像头坐标确定目标位置并实时调整摄像头的旋转角度、焦距和视场范围，持续获取目标人员的实时图像并更新运动轨迹点； S3、基于更新的轨迹点，计算目标人员的运动方向和速度，并在人员即将离开当前摄像头视场时，基于可转式摄像头坐标预测其在下一可转式摄像头视场中的预计位置，向下一摄像头传递预测参数和目标身份标识； S4、在下一摄像头接收到步骤S3传递的参数后，结合实时图像继续跟踪目标人员，生成衔接的运动轨迹片段，并将该片段与上一摄像头记录的轨迹片段进行时间戳和空间位置的融合校验，生成完整行为路径； S5、将完整行为路径与预设的活动规则进行匹配分析，基于路径形态特征、区域覆盖关系和停留点分布，识别出人员行为异常，所述人员行为异常包括未授权区域进入、非正常停留和异常徘徊。

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