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龙图腾网获悉国网江苏省电力有限公司南京供电分公司;国家电网有限公司;国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司双创中心申请的专利一种基于小样本学习的电动汽车充电场异常行为识别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：CN116189085B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202310081012.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于小样本学习的电动汽车充电场异常行为识别方法是由张玮亚;黄浩;王璞;许洪华;许自强;曹刚;王舒凡;徐荆州;纪业;顾刘婷设计研发完成，并于2023-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于小样本学习的电动汽车充电场异常行为识别方法在说明书摘要公布了：一种基于小样本学习的电动汽车充电场异常行为识别方法，通过元学习方法，从电动汽车充电场普通异常行为中提取知识信息，将其和电动汽车充电场罕见异常行为信息进行联合；随后，构建用于查询电动汽车充电场罕见异常行为特征的神经字典，用于充电场罕见异常行为的识别之中，使得在小样本的情形下，对电动汽车充电场罕见异常行为进行有效的识别分类。本发明是对充电场异常行为中出现频率小的罕见异常行为，如人员倒地、烟雾报警等的识别方法，通过定义样本集合和参数信息，引入元学习思想，构建可用于查询电动汽车充电场罕见异常行为特征的神经字典，并构建电动汽车充电场罕见异常行为识别模型，实现对于电动汽车充电车罕见异常行为的精确有效识别。

本发明授权一种基于小样本学习的电动汽车充电场异常行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于小样本学习的电动汽车充电场异常行为识别方法，其特征是将电动汽车充电场异常行为分为普通异常行为和罕见异常行为，所述罕见异常行为的出现频率小于普通异常行为，以罕见异常行为作为小样本，普通异常行为作为大样本，构建并训练电动汽车充电场异常行为识别模型，实现对充电场站异常行为图像的自动检测，包括以下步骤： 步骤1：收集与充电场异常行为有关的图片样本，通过对抗神经网络对小样本信息进行变换，增加小样本的数据实例，并对采集的异常行为图片定义样本集合和参数信息，得到异常行为数据集； 步骤2：将元学习方法应用于小样本学习之中，基于神经网络构建电动汽车充电场普通异常行为识别模型，从普通异常行为图片中提取特征，联合需要识别预测的罕见异常行为图片，构建电动汽车充电场罕见异常行为学习的分类识别模型； 步骤3：基于元学习思想构建用于查询电动汽车充电场罕见异常行为特征的神经字典，所述神经字典中包含充电场中的各类行为识别特征，以及普通异常行为和罕见异常行为的共享特征； 步骤4：利用元学习与神经字典，构建电动汽车充电场罕见异常行为识别模型； 步骤5：利用电动汽车充电场罕见异常行为识别模型，实现对采集的电动汽车充电场图像的异常行为自动识别。

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网江苏省电力有限公司南京供电分公司;国家电网有限公司;国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司双创中心，其通讯地址为：210019 江苏省南京市建邺区奥体大街1号；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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