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龙图腾网获悉国网江西省电力有限公司电力科学研究院申请的专利基于时空图卷积的电缆防外破人类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：CN120217169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510699398.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权基于时空图卷积的电缆防外破人类行为识别方法及系统是由童超;郭树伟;李帆;朱自伟;徐经民;梅宇聪;华桦设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空图卷积的电缆防外破人类行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于电缆监测保护领域，公开了基于时空图卷积的电缆防外破人类行为识别方法及系统。该方法通过多光谱摄像头和传感器分别获取图像数据和电气数据；对图像数据进行预处理，构建包含时间序列动态关联的骨骼运动拓扑图；利用改进型时空图卷积网络通过多层时空卷积联合建模动作的多尺度全局时空特征，并输出行为识别概率；利用跨模态对抗判别器输出融合行为识别概率，并判断风险等级和制定分级响应策略。本发明实现了行为识别概率与电气特征联合判定，解决了复杂背景下破坏行为识别精度低的问题，可有效预防人为电缆外力破坏事故。

本发明授权基于时空图卷积的电缆防外破人类行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时空图卷积的电缆防外破人类行为识别方法，其特征是，步骤如下： S1:通过多光谱摄像头和传感器分别获取图像数据和电气数据； S2:对图像数据进行预处理，构建包含时间序列动态关联的骨骼运动拓扑图； S3:利用改进型时空图卷积网络通过多层时空卷积联合建模动作的多尺度全局时空特征，并输出行为识别概率；改进型时空图卷积网络包括改进型时空图卷积层和通道-时空注意力模块，所述改进型时空图卷积层的设计包括空间图分区策略、时间维度建模和动态邻接矩阵融合； 所述改进型时空图卷积层： 在空间维度，通过空间图分区策略将每个关节的邻域节点划分为三类： 根节点：当前关节自身； 向心节点：指向根节点的相邻关节； 离心节点：远离根节点的相邻关节； 每个分区分配独立的可学习权重矩阵，用于捕捉不同运动模式的局部特征，得到空间邻接矩阵； 时间维度建模是指：在时间维度采用一维时间卷积核，对连续帧的同一关节运动轨迹进行时序建模，捕捉动作的时序变化； 设置可学习权重系数将空间邻接矩阵与时序邻接矩阵融合动态邻接矩阵；采用度矩阵的逆平方根作为归一化因子，对动态邻接矩阵进行对称归一化； 所述通道-时空注意力模块分别计算空间注意力权重、时间注意力权重和通道注意力权重，通过三重注意力权重的空间-时间-通道逐元素相乘实现特征自适应增强，再与原始特征进行加权融合，形成多尺度全局时空特征； ； 其中，为多尺度全局时空特征： S4:利用跨模态对抗判别器输出融合行为识别概率，并判断风险等级和制定分级响应策略；所述跨模态对抗判别器包括： 生成器G，用于将图像特征与电气特征映射到共同嵌入空间，生成联合特征： ； 式中，为联合特征，为图像特征，图像特征由图像数据提取得到；为电气特征，电气特征由电气数据提取得到； 判别器：判断特征对是否来自真实数据分布，损失函数为： ； 式中，为判别器损失，为数学期望，为添加高斯噪声的伪造电气特征； 步骤S4中，输出融合行为识别概率，并与当前时刻的电气数据实现外破的分级响应的过程如下： 定义电缆状态异常检测函数，量化电流突变量超30%或绝缘电阻低于安全阈值的电气异常事件： ； 其中，为当前电流，为额定电流；为绝缘电阻； 当改进型时空图卷积网络输出行为识别概率时，激活电气参数校验，c代表行为类别；电气参数采集单元实时监测电缆电流突变量与绝缘电阻；电气异常置信度定义为： ； 建立时空对齐约束条件： ； 其中，为改进型时空图卷积网络检测到危险行为的起始时间，为电气异常触发时间，s代表秒； 判断风险等级： ， 根据风险等级分级触发响应。

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