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龙图腾网获悉东北石油大学申请的专利基于油田电力作业安全行为的智能识别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：CN121305675B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202511489493.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于油田电力作业安全行为的智能识别方法是由张会珍;秦国浩;霍凤财;董宏丽;任伟建;刘超;康朝海;王德平设计研发完成，并于2025-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于油田电力作业安全行为的智能识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及的是基于油田电力作业安全行为的智能识别方法，它包括：一、对油田电力作业视频进行预处理，在双分支时序识别网络架构的输入层构建双分支并行处理通道；二：左右分支局部时空特征提取；三：边界感知检测机制中间部署；四：Actionformer预测模块并行处理；五：双分支特征融合层自适应响应策略部署；六：多目标损失函数的分层网络集成；七：识别模型训练、端到端优化及验证；八：利用识别模型进行油田电力作业行为识别。本发明基于边界感知与自适应响应机制的双分支时序识别网络，有效解决了传统视频动作识别方法在油田电力作业场景下存在的细粒度动作差异小、状态转换模糊、时序连续性强等技术难题。

本发明授权基于油田电力作业安全行为的智能识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于油田电力作业安全行为的智能识别方法，其特征在于：为基于边界感知与自适应响应机制的双分支时序识别网络的油田电力作业行为识别方法，包括以下步骤： 步骤一、对油田电力作业视频进行预处理，将原始视频序列按时间维度划分为固定长度的片段，每个片段包含连续的帧序列；在双分支时序识别网络架构的输入层构建双分支并行处理通道：左分支通道和右分支通道； 步骤二：左右分支局部时空特征提取； 左分支通道采用R2+1DBackbone作为主干网络，右分支通道捕捉视频中的时间连续性，确保动作的时间变化过程被有效捕捉； 步骤三：边界感知检测机制中间部署； 在双分支时序识别网络架构的中间连接阶段，部署边界感知检测机制，边界感知检测机制通过注意力机制计算每帧的边界权重分数，识别动作的起始和结束边界，输出带有边界增强信息的特征表示； 步骤四：Actionformer预测模块并行处理； 在双分支时序识别网络架构位于边界感知检测机制之后的位置，精确嵌入Actionformer预测模块，Actionformer预测模块接收边界感知模块输出的增强特征，通过长短时序融合结构进行全局时序建模，结合注意力机制优化时序信息的聚焦，处理具有强时序连续性的行为序列，Actionformer模块与分类模块并行工作； 步骤五：双分支特征融合层自适应响应策略部署； 在双分支时序识别网络架构的最终融合阶段引入自适应响应策略模块，形成识别模型，该模块位于双分支的汇聚点位置，自适应响应策略接收左分支通道的空间特征和右分支通道的时序特征，根据预测置信度动态计算分支权重系数α和β，通过加权融合公式实现智能融合： ； 该策略模块在融合层的特定位置根据输入复杂度实时调整分支贡献度，实现快速响应与稳定输出之间的动态平衡； 步骤六：多目标损失函数的分层网络集成； 识别模型训练时，将多目标损失函数精确集成到网络的不同层级位置，分类损失作用于最终输出层，边界损失作用于边界感知模块，时序一致性损失作用于Actionformer预测模块的输出； 步骤七：识别模型训练、端到端优化及验证； 通过端到端的训练策略，各个模块协同工作，形成统一的优化目标； 步骤八：利用识别模型进行油田电力作业行为识别。

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东北石油大学，其通讯地址为：163319 黑龙江省大庆市高新技术开发区学府街99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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