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龙图腾网获悉上海梦象智能科技有限公司申请的专利一种基于图像特征与检索的非侵入式事件检测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：CN116740377B 。

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：202310570964.9，技术领域涉及：G06V10/44；该发明授权一种基于图像特征与检索的非侵入式事件检测方法是由张珊珊设计研发完成，并于2023-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像特征与检索的非侵入式事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于电气指纹识别技术领域，具体为一种基于图像特征与检索的非侵入式事件检测方法。本发明通过多层全卷积网络判断某个电器设备在一段时间内所处的事件或状态，并在网络提取特征后添加注意力分数机制，将图像分解成若干个关键点，同时对关键点的局部特征赋予注意力分数；通过网络提取的特征，并结合注意力分数，对电路图中所发生的电压、电流变化段所发生的事件重新调整权重，最后通过检索特征库中相匹配的事件特征，识别出事件类别。本发明提高了投切事件识别的准确率，同时由于模型量级轻，方法简便，使用灵活，训练简易、高效，检测准确率高，具有广泛的应用场景。

本发明授权一种基于图像特征与检索的非侵入式事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像特征与检索的非侵入式事件检测方法，其特征在于，包括对于提取的单个电器某段时间内电压与电流数据，计算有功功率，通过matlibplot库绘制成折线图；将绘制的折线图送入训练好的带有注意力分数的局部特征检索网络DeLF中，进行电气事件识别，得到识别结果，根据识别结果获得当前电器事件发生时间及目前状态；具体步骤如下： 步骤1：采集用于训练DeLF网络模型的数据，该数据为多个已知的电器设备，在正常运行、切换挡位状态时的电气数据，包括电压、电流；按照预先设定的采样时间、频率规定为一组，每种事件状态下采集m组，得到由n个状态下m×60000对电流、电压的瞬时值组成的时间序列，随后计算得到有功功率；这里频率为单个设备在60秒内1kHz的采样频率； 步骤2：对步骤1采集的有功功率进行处理，通过matlibplot库绘制成折线图，横轴为时间轴，纵轴为有功功率值，生成二维图像数据；随后在数据上根据步骤1中已知的设别类型以及该设备在该时间下所处的已知状态，对这段时间内图像上的有功功率值进行标注；标注完成后的图像数据集作为DeLF模型的训练集； 步骤3：构建DeLF模型，并利用上述步骤中形成的训练集进行训练；DeLF模型根据完全卷积网络FCN以及CNN来构建得到； 步骤4：实时采集电路中的电气数据形成图像数据，输入训练好的DeLF网络模型，DeLF进行特征提取，形成特征图，随后进行特征检索，最终得出该时段某设备所发生的的投切事件； 步骤5：根据DeLF模型的预测结果，判断当前特征分属于哪个特征类别，从而判断当前数据段所存在的电器状态的切换，实现电器投切事件的判断。

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