基于深度学习与视觉图像的电力窃电行为精准识别系统

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。