一种跨时间域特征解耦的电网少样本作业行为识别模型优化方法、系统、设备及介质

本发明涉及电网停电作业行为识别技术领域，公开了一种跨时间域特征解耦的电网少样本作业行为识别模型优化方法、系统、设备及介质，方法包括：获取目标电网停电作业场景的第一视频数据集，为特征分解和优化提供基础数据，确保模型训练和优化针对具体作业场景。建立双流特征解耦网络进行特征分解，区分昼间与夜间视频的域私有和域共享特征，提高模型对不同光照下作业行为的识别能力。预设昼夜特征混合生成机制生成虚拟样本特征，丰富训练样本多样性，提升模型在少样本条件下的泛化能力。基于虚拟样本特征优化作业行为识别模型，使其更好适应电网停电作业场景，为电网安全运行和高效管理提供技术支撑。