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摘要：本发明公开了一种基于图像识别的人工智能电力作业行为管控方法及系统，构建核心多线性数据遍历分配进程，将现有电力作业视频图像数据系统中的离散空间坐标数据组在多线性维度基底上进行梯度迭代，由此得到高度适配人工智能数据训练和数据迭代的电力作业行为监测多线性矢量数据系统。本发明解决了传统视频图像监测算法数据源和数据形式单一的问题，通过多线性维度下关联数据组之间递次交互式的数据分量分配进行数据构型张开，所得高阶数据构型包含电力作业行为指定事件内部由局部至全局的交互关联细节信息，尤其适配人工智能平台的数据喂入训练和迭代，能够大幅提高对于电力作业行为的智能化监测水平。

主权项：1.一种基于图像识别的人工智能化电力作业行为多线性数据智控系统，该系统针对常规电力作业视频图像监测场景下算法数据源单一和数据形式单一的现状，基于现有电力作业视频图像现场记录数据或已经汇总上传的网络化电力作业视频图像平台，以数据构型和数据算法的多线性参数化为导向，面向和适配人工智能数据喂入训练及其在多参数数据模型下的智能迭代进化，进行电力作业视频图像数据场景下的多线性数据系统构建；其特征在于：设定核心多线性数据遍历分配进程，将现有电力作业视频图像数据系统中的离散空间坐标数据组在多线性维度基底上进行梯度迭代，由此得到高度适配人工智能数据训练和数据迭代的电力作业行为监测多线性矢量数据系统；当现有电力作业视频图像数据系统中的离散空间坐标数据组为平面或空间矢量数据时，将归属于同一电力作业事件的多个离散空间坐标数据组合并后得到2×n3×n构型的数阵；当现有电力作业视频图像数据系统中的离散空间坐标数据组为多维矢量数据，将归属于同一电力作业事件的多个离散空间坐标数据组合并后得到k×n构型；对于k×n构型，其中k=23＋k′，k′为：目前部分电力作业行为视频监测系统增加写入了现场监测设备所上传的空间视频信息外的其他电力或电气监测数据，此时，k′个额外写入和记录的其他电力或电气监测数据，只要满足数据化约束条件即可纳入本多线性数据系统进行一体化数据处理；所述梯度迭代利用分量梯度映射构建兼容电力作业事件中电力作业主客体及其在多线性维度上张开后所得分量的全新数据构型，此全新数据构型涵盖电力作业事件的过程数据和局部至全局的细节关联数据；所述梯度迭代基于分量梯度映射算法对原始离散空间坐标数据组或其合并数阵的数据内涵进行挖掘；所得数据具有在多重维度展开的构型；所述分量梯度映射算法具体为：对于2×n3×n构型或k×n构型数阵，取其任一行或列下23k个或n个数据在时间维度上选定的时间间隔下的变动值，同时事先选定一个行或列作为多线性维度基底从而充当自变量数据，取此自变行或列的23k个或n个数据在时间维度上选定的时间间隔下的变动值，将前者作为变动增量而后者作为自变增量在选定的数据运算模式下进行梯度线性分配；其中，由于自变增量和变动增量均基于任一行或列数据衍进获取，其各自分别具有矢量数据构型，差别在于，进行分量梯度映射时，将变动增量矢量的任一个分量均分别在选定的数据运算模式下分配到每一个自变增量上，这样，一个变动增量矢量经历一次分量梯度映射后生成一个二维的、张开的多线性数据，即二阶tensor数阵。

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