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龙图腾网获悉国家电投集团江苏电力有限公司苏州分公司申请的专利基于机器视觉的新能源场站违规行为智能识别系统及方法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：CN119313928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202411358061.5，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于机器视觉的新能源场站违规行为智能识别系统及方法是由吴久才;黄永胜;孙琦;戴立新;朱瑞军;胡春成;左金伟;魏赛;王亮;姚亚军;郑斌;胡帅;王岩设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器视觉的新能源场站违规行为智能识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习技术领域，具体为基于机器视觉的新能源场站违规行为智能识别系统及方法。所述方法包括：获取新能源场站图像数据，进行预处理和数据增强，创建行为图像数据集；构建基于CNN的行为识别模型，并通过数据集进行训练；同时构建基于对比学习的聚类算法，用于判断未知行为是否属于新的违规类型；若发现新违规类型，则将其样本传输给行为识别模型进行增量学习，扩充样本数量；通过知识蒸馏技术，将训练完成的CNN行为识别模型的知识迁移到小型化的学生模型中，实现轻量化部署。本发明方法不仅可以对新能源场站的违规行为进行自动识别，还可以持续发现新的违规行为类型，并动态更新模型，提高系统的适应能力和实时性。

本发明授权基于机器视觉的新能源场站违规行为智能识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于机器视觉的新能源场站违规行为智能识别方法，其特征在于，包括： 获取新能源场站中的图像数据，对获取的数据进行预处理和数据增强，并创建行为图像数据集； 构建基于卷积神经网络CNN模型的行为识别模型，通过行为图像数据集训练行为识别模型； 构建基于对比学习的聚类算法，在新能源场站中的图像数据中获取到未知的行为时，通过聚类算法判断未知行为是否属于新类型违规行为； 对于采集到新能源场站中的图像数据，使用训练完成的行为识别模型识别图像数据中的行为类型，当识别到图像数据中含有违规行为时，则输出识别到违规行为；当识别到未知行为时，则输出未知行为图像； 通过训练残差网络ResNet-50模型提取输出的未知行为图像特征，计算未知行为特征与所有聚类中心之间的欧氏距离； 找到距离最近的聚类中心，将未知行为分类为距离最近聚类中心所属的类别，即将未知行为划分为违规行为或非违规行为； 如果未知行为特征与任一聚类中心的距离都小于预设的阈值，则将未知行为标记为所属聚类中心所代表的行为类型； 当未知行为特征被确定为违规行为时，若未知行为特征与违规行为中的任一簇心的距离小于预设的阈值，则将未知行为归类为该簇心中心所代表的违规行为类型；否则，将未知行为标记为新的违规行为类型； 若聚类算法将未知行为判定为新类型违规行为时，将新类型违规行为作为数据样本传输给行为识别模型，并扩充新类型违规行为的样本数量，插入到原有的行为图像数据集中，让行为识别模型进行增量学习； 在行为识别模型训练完成以及发生参数更新时，通过知识蒸馏技术，将基于卷积神经网络CNN模型构建的行为识别模型的知识迁移到学生模型中； 选择轻量级CNN模型作为学生模型，使用训练好的行为识别模型作为教师模型，对学生模型进行知识蒸馏； 所述知识蒸馏的步骤包括：将教师模型和学生模型的输出经过Softmax激活函数，得到软标签； 计算学生模型的软标签与教师模型的软标签之间的KL散度作为蒸馏损失；计算学生模型的预测结果与真实标签之间的交叉熵损失作为分类损失；将蒸馏损失和分类损失加权求和，得到总的损失函数；使用Adam优化器和总的损失函数，训练学生模型，直到交叉熵损失函数收敛； 在测试集上评估学生模型的性能，并完成知识蒸馏的过程。

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国家电投集团江苏电力有限公司苏州分公司，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市吴中区太湖东路武珞科技园1201室；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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