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龙图腾网获悉中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院申请的专利基于困难样本挖掘的电力场景异常检测方法和装置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：CN116704175B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310707028.8，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权基于困难样本挖掘的电力场景异常检测方法和装置是由何宇浩;周震震;黄和燕;宋云海;李强;王黎伟;何森;何珏;丁伟锋;赖光霖;杨育丰设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于困难样本挖掘的电力场景异常检测方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于困难样本挖掘的电力场景异常检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：根据电力场景图像数据集生成若干候选框，并判断各候选框的正负样本类型；对候选框执行迭代操作：将上一次迭代输出的候选框进行前向传播，并获取对应目标损失；对目标损失进行排序，根据排序结果和正负样本的预设比例从选取候选框；将选取的候选框进行后向传播，更新目标参数并共享至前向传播和后向传播过程，基于目标参数进行下一次迭代操作；结束迭代操作并将最后一次迭代输出的对应候选框作为困难样本训练分类模型，利用分类模型进行电力场景异常检测。采用本方法能够利用挖掘的困难样本优化电力场景异常目标检测的效果。

本发明授权基于困难样本挖掘的电力场景异常检测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种困难样本挖掘的电力场景异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取电力场景图像数据集；所述电力场景图像数据集中包括异常目标；所述异常目标包括设备缺陷、人员行为异常和设备状态异常； 利用高分辨率特征提取器对所述电力场景图像数据集进行特征提取，获取图像特征图；利用RPN模块基于所述图像特征图生成若干候选框；通过获取各个所述候选框对应的RPN损失函数判断所述候选框的对应类型；所述候选框的类型包括正样本和负样本；所述正样本是包含所述异常目标的候选框，所述负样本是不包含所述异常目标的候选框； 对所述候选框执行迭代操作：采用ROI池化层和分类回归层将上一次迭代输出的候选框进行前向传播，并获取所述上一次迭代输出的候选框对应目标损失；按照降序对所述目标损失进行排序；利用SoftNMS获取所述上一次迭代输出的候选框对应置信度；根据所述置信度、排序结果和正负样本的比例中从所述上一次迭代输出的候选框中选取此次迭代输出的候选框；采用所述ROI池化层和所述分类回归层将所述此次迭代输出的候选框进行后向传播，更新目标参数并共享至前向传播和后向传播过程，基于所述目标参数进行下一次迭代操作；所述ROI池化层用于将进行前向传播或后向传播的候选框对应的特征图进行划分和池化，获取预设尺寸的特征图；所述分类回归层用于从所述预设尺寸的特征图中获取类别信息和位置信息，并根据所述类别信息进行类别判断，根据所述位置信息调整所述进行前向传播或后向传播的候选框的定位； 当迭代至满足预设条件时，结束迭代操作并将最后一次迭代输出的对应候选框作为困难样本训练分类模型，并采用GIOUloss对所述分类模型进行训练，所述分类模型用于电力场景异常检测。

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中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院，其通讯地址为：510663 广东省广州市黄埔区科学大道223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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