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本发明涉及电力窃电行为精准识别技术领域，且公开了基于深度学习与视觉图像的电力窃电行为精准识别系统，所述识别系统包括：窃电行为采集模块，采集窃电样本图片并标注窃电行为类别，得到窃电样本数据集；模型训练模块，构建目标检测模型，通过窃电样本数据集训练目标检测模型，得到最优模型参数；窃电行为监测模块。本发明中，利用深度学习算法，系统能够通过分析大量的窃电样本数据，构建高精度的目标检测模型。该模型不仅能快速识别多种窃电行为，还能适应不同环境条件(如光照变化、遮挡物影响)，显著提高了监测的准确性，帮助电力公司及时发现潜在的窃电风险。

本发明涉及反窃电辨识技术领域，且公开了基于视觉图像处理与机器学习的智能反窃电辨识系统，所述系统按如下方式运行，首先采集疑似窃电用户视频流以及该疑似窃电用户所在台区的正常负荷视频流，并从疑似窃电用户视频流随机截取多张视频帧作为疑似窃电用户工作视频帧序列，从疑似窃电用户所在台区的正常负荷视频流随机截取多张视频帧作为正常负荷工作视频帧序列。本发明中，结合视觉图像处理与机器学习算法，利用大数据分析来识别窃电行为。通过分析疑似窃电用户与正常负荷用户的电表指针角度差异，系统能够在多种场景中进行准确判断。这种高精度识别减少了误判的可能性，从而保护了正常用户的权益，并有效降低了因窃电造成的经济损失。