[发明专利]一种基于人工智能的现场特征量化反窃电辅助排查的方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的现场特征量化反窃电辅助排查的方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一建立窃电行为现场特征库，收集历史窃电行为查处事件，进行事件数据细化分析，并结合专家访谈，明确窃电行为发生时，现场主要存在的特征信息；

步骤二构建典型疑似窃电场景样本库，根据反窃电现场排查中常见的疑似窃电场景，建立典型疑似窃电场景样本库；

步骤三应用OCR技术开展反窃电关键图像采集与特征识别，采用图像识别技术进行窃电行为现场相关图像采集，以及图像采集后的特征识别；

步骤四构建窃电行为现场特征量化指标库，针对窃电行为现场主要表现出的特征，结合OCR图像识别技术可以识别的特征，建立窃电行为现场特征量化指标库，基于大数据算法对历史各类窃电事件进行分析学习，研究每一项指标的标准判断值以及窃电行为关联程度；

步骤五构建基于现场量化特征的窃电行为智能辅助判断模型，以计量箱开门、电能表开盖、电压电流示数、接线采集装置等现场采集识别后的现场特征量化指标库为基础，结合每项指标的标准判断值和窃电行为关联程度，构建窃电行为智能辅助判断模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的现场特征量化反窃电辅助排查的方法，其特征在于，所述现场主要存在的特征信息包括计量箱开门情况、计量表开盖记录、电能表接线变动情况，采集装置情况。