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龙图腾网获悉贵州电网有限责任公司申请的专利一种电网作业场景人员目标实时追踪方法、系统、设备及介质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：CN120355942B 。

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：202510830263.3，技术领域涉及：G06V10/62；该发明授权一种电网作业场景人员目标实时追踪方法、系统、设备及介质是由孟令雯;班国邦;钟晶亮;马金通;吴昊;席光辉;刘建刚;蒋理;罗莎莎;余思伍;辛明勇;郭思琪;张帮明;王维耀;高薇;罗掸设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电网作业场景人员目标实时追踪方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，公开了一种电网作业场景人员目标实时追踪方法、系统、设备及介质，方法包括：获取目标电网作业场景下的第一数据集，并对第一数据集进行第一预处理，得到第二数据集；建立第一追踪模型，将第二数据集作为第一追踪模型的训练集以及验证集；根据验证完成后的第一追踪模型进行目标电网作业场景人员目标实时追踪。本发明解决了现有技术中因背景噪声和光照变化导致的目标误检和漏检问题；该方法通过多尺度前景增强与背景抑制机制，有效突出人员目标的关键特征，同时抑制背景干扰，使得在复杂电网作业场景下的人员目标追踪更加稳定可靠。

本发明授权一种电网作业场景人员目标实时追踪方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电网作业场景人员目标实时追踪方法，其特征在于，包括： 获取目标电网作业场景下的第一数据集，并对所述第一数据集进行第一预处理，得到第二数据集； 建立第一追踪模型，将所述第二数据集作为所述第一追踪模型的训练集以及验证集； 所述第一追踪模型包括第一增强与抑制模块、第二分组特征交互模块以及第三目标跟踪模块； 所述第一增强与抑制模块包括多尺度增强注意力子模块，所述第一增强与抑制模块将第二特征图以及第七特征图输入所述第二分组特征交互模块； 将视频帧输入至多尺度前景增强与背景抑制模块中； 使用大小为3×3的卷积核对输入的视频帧进行卷积操作，然后进行归一化和激活函数处理，得到作业人员目标增强特征图F1； 将F1输入进多尺度增强注意力子模块中，得到作业人员目标增强的第二特征图F2； 对第二特征图F2进行归一化和激活函数处理操作，得到作业人员目标增强特征图F3，将F3再次输入多尺度增强注意力子模块，得到进一步优化的作业人员目标增强特征图F4； 随后对F4进行Conv1×1卷积操作提取特征，得到作业人员目标增强特征图F5，并对F5其进行Sigmoid激活函数操作后得到特征图概率分布px； 将px输入进背景抑制信息公式处理，生成作业人员目标增强特征图F6，将F6通过拼接操作与F4通道维度上进行拼接，生成最终输出作业人员目标增强的第七特征图F7； 所述多尺度增强注意力子模块用于根据所述第二数据集生成第二特征图，所述第一增强与抑制模块的输出为第七特征图； 所述多尺度增强注意力子模块包括： 对F1进行Conv1×1卷积操作，提取作业目标人员初始特征，生成电网作业人员特征图T1； 对T1分为三条路径进行处理： 在路径一中，对F1进行大小为1×1的最大池化操作，得到电网作业人员特征图T2； 在路径二中，对F1进行大小为9×9的最大池化操作，并通过填充调整特征图尺寸，使其与T2一致，得到电网作业人员特征图T3； 在路径三中，对F1进行大小为13×13的最大池化操作，同样通过填充调整至与T2相同的尺寸，得到电网作业人员特征图T4； 将T1输入大小为3×3的卷积模块中，生成电网作业人员特征图T5； 将T5通过Conv3×3卷积操作提取深层特征，生成电网作业人员特征图T6； 对T6进行上采样操作，调整至与T2相同的尺寸，得到电网作业人员特征图T7； 将T2、T3、T4、T7沿通道维度进行拼接操作，得到融合后的电网作业人员特征图T8； 对T8进行Conv1×1的卷积操作，提取融合特征，生成电网作业人员特征图T9； 将T9进行Conv3×3卷积操作，得到电网作业人员特征图T10，并通过Sigmoid激活函数生成目标增强权重； 将目标增强权重与T9逐元素相乘，得到电网作业人员特征图T11，对T11进行上采样操作，生成最终的输出作业人员目标增强的第二特征图F2； 所述第二分组特征交互模块用于输出图像检测框信息； 根据验证完成后的第一追踪模型进行目标电网作业场景人员目标实时追踪。

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