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龙图腾网获悉重庆华峰化工有限公司申请的专利基于深度学习的热电发电厂异常状态监测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：CN119107586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202411260640.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于深度学习的热电发电厂异常状态监测方法及系统是由陈恩之;苗迎彬;石科;文才;唐智浩;陈余鑫;彭林设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的热电发电厂异常状态监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的热电发电厂异常状态监测方法及系统，包括如下步骤：S1:从视频中提取热电发电厂图像序列帧X；S2：构建了热电发电厂图像多层级时空特征提取模型，包括多尺度时空特征提取子模型、时空特征增强子模型、时空特征注意力融合子模型；提取热电发电厂图像多层级时空特征；S3:对所述热电发电厂图像多层级时空特征的类别标签进行预测，构建损失函数评估预测与真实标签之间的差异，得到异常状态信息；S4:搭建多级预警系统，根据异常状态的严重程度触发不同级别的预警。本发明能够自动进行异常监测及预警，提高了安全性能。

本发明授权基于深度学习的热电发电厂异常状态监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的热电发电厂异常状态监测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1:从视频中提取热电发电厂图像序列帧X； S2：构建热电发电厂图像多层级时空特征提取模型，包括多尺度时空特征提取子模型、时空特征增强子模型和时空特征注意力融合子模型；包括： S201：利用所述多尺度时空特征提取子模型提取所述热电发电厂图像序列帧X中的图像时空特征； S202：利用所述时空特征增强子模型提取所述热电发电厂图像序列帧X中时序相关性和依赖性特征，并与所述图像时空特征进行融合增强热电发电厂图像的时空特征；具体包括： 利用门控循环单元GRU来提取序列中的时序相关性和依赖性特征，并与图像时空特征O进行融合以增强热电发电厂图像的时空特征，识别序列中的异常状态，得到特征图OGRU，所述特征图OGRU中已包含了相关帧的长时时序依赖信息以及多层级的空间特征； S203：利用所述时空特征注意力融合子模型提取所述热电发电厂图像序列帧X中具有表征性的热电发电厂图像多层级时空特征；具体包括： S2031：关注热电发电厂图像的重要区域，学习一个注意力权重，并将其与所述特征图OGRU相乘，增强图像中的关键特征并抑制不重要的特征： Ax,y＝softmaxW·OGRUx,y+b Fattx,y＝Ax,y⊙OGRUx,y 其中，Ax,y为空间位置x,y的注意力权重，OGRU为特征图，W和b为可学习的参数，⊙表示点乘操作，Fatt为经过注意力加权的特征图； S2032：为了增强热电发电厂图像的特征表示，采用特征金字塔网络FPN通过自顶向下和横向连接来组合不同层级的注意力特征图Fk，得到具有表征性的多尺度特征表示； S3:对所述热电发电厂图像多层级时空特征的类别标签进行预测，构建损失函数评估预测与真实标签之间的差异，进行异常状态监测，得到异常状态信息； S4:搭建多级预警系统，根据所述步骤S3中异常状态信息的严重程度触发不同级别的预警。

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