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龙图腾网获悉安徽南瑞继远电网技术有限公司;南瑞集团有限公司申请的专利一种基于云边协同与图像识别的智能防误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：CN115376063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210931476.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于云边协同与图像识别的智能防误方法是由臧世民;童旸;郑锋;刘玮;程晗;李磊设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于云边协同与图像识别的智能防误方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于云边协同与图像识别的智能防误方法，包括：建立规则库：规则库包括电气规则库以及管理规则库，规则库的建立是防误操作的基础，规则库用于云决策系统和边决策系统的防误操作判断；进行电网拓扑分析；构建云边决策系统；进行边决策系统图像识别，图像识别提供辅助性判据供边决策系统决策。本发明从源出发，获得完整的源流路径链及其生成树，并通过对该树的划分获得了防误边缘区，再对每一个边缘区设定多个边缘节点维系其监控的设备区域，这解决了防误方法中区块划分欠缺合理性，数据处理集中于单个设备的弊端；依赖增强的图像识别技术作为防误判断的辅助技术，增加了防误判断的准确性。

本发明授权一种基于云边协同与图像识别的智能防误方法在权利要求书中公布了：1.一种基于云边协同与图像识别的智能防误方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤： 1建立规则库：规则库包括电气规则库以及管理规则库； 2进行电网拓扑分析； 3构建云边决策系统； 4进行边决策系统图像识别，图像识别提供辅助性判据供边决策系统决策； 所述步骤2具体包括以下步骤： 2a构建有向图：将电力网络节点、支路分别抽象为顶点和边，方向取有功潮流流向，获得电力网络有向图，其中，电网节点抽象为顶点集合，送电支路集合抽象为的元素弧，为元素弧的起点，为元素弧的终点，由此获取所有的源，包括进线和母线； 2b任选一源作为起点，将其标记为已搜索； 2c建立送端节点—送电支路邻接表，有向图的顶点集合作为送端节点—送电支路邻接表的送端节点集合，顶点集合的节点对应由节点发出的所有送电支路的； 2d进行第一轮拓扑分析：利用已建立的送端节点—送电支路邻接表，依据有功潮流进行拓扑处理； 2e进行第二轮拓扑分析，得到完整的源流路径链； 2f采用逐层推进的方式达到遍历搜索的目的； 2g重复步骤2c至步骤2f，直至遍历完所有节点； 所述步骤4具体包括以下步骤： 4a混合高斯建模： 4a1在固定位置装设视频监控设备，并对重要的区域架设视频巡视机器，获得清晰的图像数据； 4a2边端根据获得的视频图像，对其进行背景建模，像素时间序列表示为： ； 式中,表示时刻的灰度值，时刻的像素点的概率计算公式为： ； 式中,为时刻第个模型权重值;为时刻第个高斯分布的均值；为时刻的协方差;为时刻的概率密度函数，计算公式为： ； 4a3参数更新： ； 式中，为学习率，为阈值系数，为时刻第个高斯分布的方差； 对灰度值高斯分布按优先级排序，检测其是否满足式1，若满足，则表示该灰度值是匹配高斯分布的，并以第一个满足的值以式2至5为序更新；若不满足，则以式6更新数据； 4a4目标提取： 视频图像高斯模型建立之后，按照降序排列，以排列的前个高斯分布作为背景： ； 式中，为阈值，将当前像素与获得的背景进行匹配，若匹配失败，则该像素为运动目标； 4b图像识别： 采用FasterR-CNN网络作为图像识别的工具，对FasterR-CNN网络进行训练，训练过程为： 4b1将提取到的目标整理成测试集，并制作经过目标提取后获得的数据集，然后为数据集贴上对应标签； 4b2将数据集输入到FasterR-CNN网络中进行参数微调，进行自适应学习，利用FasterR-CNN网络架构具有的区域生成网络提取有益anchors信息，在此基础上进行边框回归提升目标抓取精度，获得FasterR-CNN网络各卷积层更新的权值及池化参数； 4b3保存获得的FasterR-CNN网络各层数据，将测试集通过步骤4b2训练好的FasterR-CNN网络以识别出其人数及周界内是否有误入情况：当在禁区有运动目标时，表示误入带电间隔，边决策系统直接下发防误指令于防误主机，边决策系统将图像数据传送给云决策系统，供其远程操控；当所检测的目标人物仅为一人时，表示单人操作，边决策系统直接下发防误指令于防误主机，边端将图像数据传送给云决策系统，供其远程操控。

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