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龙图腾网获悉乐清市电力实业有限公司;国网浙江省电力有限公司乐清市供电公司申请的专利无监督电力视频动作定位方法、系统、设备和存储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：CN119888566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411934808.7，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权无监督电力视频动作定位方法、系统、设备和存储介质是由黄红辉;龙春福;徐盛;胡高铭;徐珏;徐钰栋;林凯;赵子龙;刘逸欧;陈佳佳;王海林;黄浩勰;洪雷;李海舟;赵奕帆设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本无监督电力视频动作定位方法、系统、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及视频理解技术领域，具体公开一种无监督电力视频动作定位方法、系统、设备和存储介质，该方法包括：构建包含用于电力视频动作定位的待训练教师模型与待训练学生模型的视频动作定位模型；利用待训练教师模型，得到样本电力视频的视频总体特征并进行谱聚类，得到样本电力视频的聚类伪标签文本并结合置信度与多模态大模型，得到目标伪标签视频集和无标签视频集；利用目标伪标签视频集与无标签视频集，对视频动作定位模型进行训练，直至达到最大迭代次数时，得到训练好的视频动作定位模型；将待检测电力视频输入训练好的视频动作定位模型，得到视频动作定位结果。本发明能够实现高效稳健的无监督电力视频动作定位。

本发明授权无监督电力视频动作定位方法、系统、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无监督电力视频动作定位方法，其特征在于，包括： S1、构建包含用于电力视频动作定位的待训练教师模型与待训练学生模型的视频动作定位模型； S2、利用当前迭代轮对应的待训练教师模型，获取每个原始样本电力视频对应的高动作性选择注意力分布，并根据每个原始样本电力视频对应的高动作性选择注意力分布与视频片段特征，得到每个原始样本电力视频对应的视频总体特征； S3、对每个原始样本电力视频对应的视频总体特征进行谱聚类，得到每个原始样本电力视频的聚类伪标签文本，将置信度不小于目标阈值的原始样本电力视频确定为第一样本电力视频，并将置信度小于所述目标阈值的原始样本电力视频确定为第二样本电力视频，得到包含每个第一样本电力视频与相应的聚类伪标签文本的第一伪标签视频集以及包含每个第二样本电力视频的无标签视频集； S4、利用多模态大模型，获取每个第一样本电力视频的动作类别初始伪标签文本，并根据每个第一样本电力视频的聚类伪标签文本与动作类别初始伪标签文本，确定每个第一样本电力视频的动作类别目标伪标签文本，以得到包含所有第一样本电力视频的目标伪标签视频集； S5、利用所述目标伪标签视频集与所述无标签视频集，对所述视频动作定位模型进行训练，得到所述当前迭代轮对应的目标教师模型与目标学生模型； S6、将所述当前迭代轮对应的目标教师模型确定为所述当前迭代轮的下一轮对应的待训练教师模型，并将所述当前迭代轮对应的目标学生模型确定为所述当前迭代轮的下一轮对应的待训练学生模型，以得到更新后的视频动作定位模型； S7、重复执行S2‑S6，直至达到最大迭代次数时，将所述更新后的视频动作定位模型确定为训练好的视频动作定位模型； S8、将待检测电力视频输入至所述训练好的视频动作定位模型，得到所述待检测电力视频的视频动作定位结果； 对每个原始样本电力视频对应的视频总体特征进行谱聚类，得到每个原始样本电力视频的聚类伪标签文本的步骤，包括： 计算并根据每两个原始样本电力视频之间的亲合度，构建所有原始样本电力视频对应的亲合度矩阵； 利用谱聚类算法，对所述亲合度矩阵进行聚类，得到至少一个簇类，并确定每个簇类所包含的原始样本电力视频，得到每个原始样本电力视频的聚类伪标签文本； 确定任一原始样本电力视频的置信度的步骤，包括： 根据所述亲合度矩阵，计算所述任一原始样本电力视频的簇内紧密度与簇间分离度，并根据所述任一原始样本电力视频的簇内紧密度与簇间分离度，确定所述任一原始样本电力视频的置信度； 利用所述目标伪标签视频集与所述无标签视频集，对所述视频动作定位模型进行训练，得到所述当前迭代轮对应的目标教师模型与目标学生模型的步骤，包括： 利用所述目标伪标签视频集，对所述当前迭代轮对应的待训练教师模型进行训练，并利用所述无标签视频集与数据扰动后的所述目标伪标签视频集，对所述当前迭代轮对应的待训练学生模型进行训练，得到所述当前迭代轮对应的目标教师模型与目标学生模型；其中，所述当前迭代轮对应的待训练教师模型的模型参数使用所述当前迭代轮对应的待训练学生模型的模型参数的指数移动平均进行更新。

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乐清市电力实业有限公司;国网浙江省电力有限公司乐清市供电公司，其通讯地址为：325600 浙江省温州市乐清市乐成街道南大街185号(另设分支机构经营场所 : 乐清市城东街道旭阳路6688号总部经济园7幢301、401、501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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