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[发明专利]异常转向行为的检测方法、装置及电子设备-CN202210028945.9在审
发明人：翟铭阳;卢振;杨建忠;曹婷婷 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2022-01-11 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本公开提供了一种异常转向行为的检测方法、装置及电子设备，涉及人工智能领域，具体涉及深度学习、大数据及智能交通技术领域。该方案为：获取轨迹数据；根据轨迹数据，获取初始异常检测结果；响应于初始异常检测结果为存在转向异常，则获取行车图像数据；根据行车图像数据，获取最终异常检测结果。由此，本公开不再单独依赖基于轨迹数据或者单独采用基于行车图像数据进行异常转向行为的检测，能够在基于轨迹数据确定初始异常检测结果为存在转向异常后，即仅在异常轨迹所在路口进行图像识别，再调用行车图像数据，以获取最终异常检测结果，不仅极大地节省了图像识别、存储的算力，提高了检测效率，且确保了最终异常检测结果的准确性及可靠性。
异常转向行为检测方法装置电子设备

[发明专利]流量数据检测方法、装置以及存储介质-CN202110531719.8在审
发明人：赵春阳;金天骄;陈豪;吴杰;许乐静;管益文;郑远哲;谢丹 -专利权人：中国移动通信集团浙江有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种流量数据检测方法、装置以及存储介质，流量数据检测方法包括：采集流经边缘节点的流量数据，边缘节点与终端设备连接；在流量数据与预存的异常流量特征不匹配时，对流量数据进行检测；在检测到流量数据异常时，将流量数据的异常信息发送至区块链中的验证节点，以供验证节点对异常信息进行验证并确定验证结果；根据验证节点广播的验证结果更新预存的异常流量特征。本发明在不能通过异常流量特征进行检测时，可对异常流量检测后为异常数据时，将异常数据发送至云端的验证节点进行复核，减少边缘节点的检测压力，同时刻通过云端的验证节点广播所述检测结果更新预存的所述异常流量特征，提高流量异常的检测效率。
流量数据检测方法装置以及存储介质

[发明专利]一种智能电网异常检测与分类方法、设备、可读存储介质-CN202310240818.X在审
发明人：卢丹;张琳娟;孙合法;许长清;李翼铭;丁博;王奕萱;李亚男;夏旻;马冲;郑征;郭璞;陈婧华;韩军伟;周志恒;邱超 -专利权人：国网河南省电力公司经济技术研究院;南京信息工程大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： H02J13/00 文献下载
摘要：本发明属于电网异常检测技术领域，具体涉及一种智能电网异常检测与分类方法设备、可读存储介质；步骤1、获取合适的训练数据集，步骤2、构建异常检测与分类系统(ADCS)，所述异常检测与分类系统包括自编码和生成对抗网络架构，分为异常检测和异常分类两种情况下的体系结构；步骤3、训练异常检测与分类系统网络，将训练数据预处理，使用滑动窗口格式化数据；步骤4、输入智能电网的测试数据集，将由正常和异常时间序列电测量组成的数据经过训练后的异常检测与分类系统网络进行编码解码操作后输出得到异常检测和异常分类的结果；本发明解决现有技术中针对智能电网系统的入侵检测速度不够快，精度不够高的技术问题。
一种智能电网异常检测分类方法设备可读存储介质

[发明专利]隐空间优化的自编码器异常检测方法及系统-CN202310555056.2在审
发明人：周台春;郭国航;肖志刚;胡钛;刘玉荣;张薇 -专利权人：中国科学院国家空间科学中心
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本发明公开了隐空间优化的自编码器异常检测方法及系统，用于卫星遥测数据异常检测，该方法包括：将采集的遥测数据输入预先建立和训练好的异常检测模型，识别遥测数据是否异常；其中，异常检测模型包括隐空间优化的自编码器和异常判别器；所述异常检测模型的训练通过获取的低维隐空间特征进行对抗性插值，再利用构建的正则化评价网络得到更加紧凑的特征分布，进而使得异常判别器易于实现异常检测。本发明的检测方法，能够获取丰富且有效的特征信息，有效提高异常检测结果。研究结果表明，本发明的方法针对不同数据集均具有较好表现，能实际运用到卫星异常检测中，提高卫星在轨运行的安全性。
空间优化编码器异常检测方法系统

[发明专利]一种多网络基于异常对齐模型的异常子图检测方法-CN202011292399.7有效
发明人：孙英;武南南;王文俊;于洋 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明公开一种多网络基于异常对齐模型的异常子图检测方法。该方法在图异常检测框架中，引入网络对齐方法构建多个网络的异常对齐模型，采用NPGS统计量方法计算异常子图的异常值，最终得到最优的异常子图。本发明在弱异常特征的网络中，检测异常子图；利用多网络构建网络模型；利用NPGS函数，检测子图的异常值。
一种网络基于异常对齐模型检测方法

[发明专利]一种基于增量学习和开集识别算法的图像异常检测平台-CN202310440766.0在审
发明人：张皓妍;曲园园;魏震宇;王志韬;姜群;王烜;吴宗凯;王东林 -专利权人：西湖大学
申请日： 2023-04-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V10/94 文献下载
摘要：本发明公开一种基于增量学习和开集识别算法的图像异常检测平台，该平台包括图像处理模块、异常检测模块、算法库、数据库、云端类别增量学习模块和图像质量评估模块；图像处理模块用于对输入的图像进行预处理，并对预处理过的图像进行开集目标识别；异常检测模块用于根据类别标签调用异常检测算法或异常检测模型，对图像处理模块预处理后的图像进行异常检测，计算置信度，并根据规则输出异常检测结果；算法库用于储存异常检测算法和训练后的异常检测模型；云端类别增量学习模块基于类别增量学习方法使得算法库中的异常检测算法对新增到数据库中图像样本训练新的模型采用本发明进行异常检测的准确度和可信度高，泛化能力强。
一种基于增量学习识别算法图像异常检测平台

[发明专利]异常检测算法确定方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310813719.6在审
发明人：孙奉海 -专利权人：康键信息技术（深圳）有限公司
申请日： 2023-07-04 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/2433 文献下载
摘要：本申请公开了一种异常检测算法确定方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理领域及数字医疗领域，其中，方法包括：响应于异常检测算法的选择请求，获取选择请求中包括的多个异常检测算法和实际数据集；根据实际数据集，生成理论数据集；根据多个异常检测算法、实际数据集和理论数据集，生成多个第一拟合度和多个第二拟合度；根据多个第一拟合度和多个第二拟合度，在多个异常检测算法中，确定目标异常检测算法。基于待监控数据的数据分布特征对多个异常检测算法进行评估，选择准确率较高的算法作为最终异常检测算法，使得最终异常检测算法与待监控数据的适配度最高，以提高异常检测算法检测异常数据的准确性。
异常检测算法确定方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于大数据关联规则挖掘的异常行为检测方法和系统-CN201610219107.4有效
发明人：朱定局 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2016-04-08 - 公布日： 2019-03-05 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种异常行为检测方法和系统，该方法包括：获取用户的待检测行为信息，并计算待检测行为信息与历史异常行为信息之间的匹配度；筛选出匹配度大于第一预设阈值的历史异常行为信息；获取筛选出的历史异常行为信息对应的异常行为序列，并获取异常行为序列中筛选出的历史异常行为信息及其对应的关联行为信息之间的关联关系；根据关联关系获取待检测行为信息的关联行为信息，将待检测行为信息及其对应的关联行为信息组成待检测行为序列；计算待检测行为序列与异常行为序列的相似度；获取相似度大于第二预设阈值的待检测行为信息，将获取的待检测行为信息判定为异常行为信息。上述的异常行为检测方法和系统能够准确地进行用户异常行为检测。
基于数据关联规则挖掘异常行为检测方法系统

[发明专利]一种基于深度学习的皮带撕裂检测方法-CN202111460419.1有效
发明人：王波;陈锰;李家来;钮远;英成境;王雷 -专利权人：国家能源集团宿迁发电有限公司;国能信控互联技术有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：一种基于深度学习的皮带撕裂检测方法，包括：设置采集模块获取皮带关键区域的视频数据并进行预处理，得到视频清晰图像集；对视频清晰图像集进行标定，并划分为分割训练集和分割测试集；基于分割训练集和分割测试集对图像分割模型进行训练；基于皮带分割模型对清晰图像集进行分割后得到皮带图像集并划分为异常检测训练集和异常检测测试集；基于异常检测训练集和异常检测测试集对异常检测网络进行训练，得到训练后的异常检测模型；基于训练后的皮带分割模型和异常检测模型对待检测皮带视频进行异常检测，得到皮带异常值，通过对比皮带异常值与设定的阈值，判断皮带是否出现异常。本发明中样本采集简单，模型的训练速度快，且能够确保检测的准确性。
一种基于深度学习皮带撕裂检测方法

[发明专利]一种多神经网络融合的入侵检测方法-CN200810046303.1无效
发明人：章毅;刘贵松;蒲晓蓉;屈鸿;张蕾;彭德中 -专利权人：章毅;刘贵松
申请日： 2008-10-17 - 公布日： 2009-04-01 - 主分类号： H04L9/36 文献下载
摘要：一种多神经网络融合的入侵检测方法，包括以下步骤：对来自外网的数据进行抓包和分析处理；将上述处理后的网络数据同时传输到分析数据库和SGNG异常检测分类器，使用封闭网络采集的正常类型数据离线训练SGNG异常检测分类器；所述SGNG异常检测分类器将检测出的异常数据标记后进行系统报警并将其存入分析数据库；将分析数据库中标记异常的数据集提供给PCSOM异常聚类分析器进行异常数据聚类分析；经过SGNG异常检测分类器检测出的异常数据按照类型分别输入到若干个并行的PCANN误用检测器，PCANN误用检测器将检测出的异常数据进行具体入侵类型报警，同时对所有PCANN误用检测器过滤的异常数据进行标记并存入分析数据库。
一种神经网络融合入侵检测方法

[发明专利]喷丸处理装置和喷丸处理方法-CN202010553683.9在审
发明人：铃木幸德 -专利权人：新东工业株式会社
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： B24C1/10 文献下载
摘要：本发明提供一种能高效地检测动作异常、动作异常的预兆，并进一步地能基于所检测到的动作异常的预兆来采取对策的喷丸处理装置和喷丸处理方法。该喷丸处理装置包括储存部、喷嘴、传送路径、压缩空气供给部、负压计、异常检测部、异常处置部、和控制部。利用在喷嘴内部所产生的负压将喷丸材料传送到喷嘴。负压计被设置于传送喷丸材料的传送路径。异常检测部基于负压计的检测结果来检测“动作异常”或“动作异常的预兆”。异常处理部基于异常检测部的检测结果来进行动作。控制部控制该异常处置部的动作。
处理装置方法

[发明专利]控制电路以及马达控制装置-CN202010104727.X有效
发明人：织田雅人;小塚谦一;铃木宏昌;大木正司 -专利权人：株式会社捷太格特;瑞萨电子株式会社
申请日： 2020-02-20 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： B62D5/04 文献下载
摘要：本发明提供能够通过正确地获取与控制电路有无异常相关的信息来提高可靠性的控制电路以及马达控制装置。电源电路(101)将电池(50)的电源电压降压至规定电压范围内的控制电压(Vco)。电压异常检测电路(131)基于控制电压(Vco)是否在规定电压范围内来检测电源电路(101)有无异常。通信接口(140)将电压异常检测电路(131)的检测结果输出至微机(32)。模拟异常生成部(150)基于来自微机(32)的模拟异常信号(Sp)将由电压异常检测电路(131)生成的检测结果模拟地设定为有异常。微机(32)基于由于对模拟异常生成部(150)输出了模拟异常信号(Sp)而获取的检测结果，来检测通信接口(140)的异常。
控制电路以及马达控制装置

[发明专利]异常交易的检测方法及其装置、电子设备、存储介质-CN202111328133.8在审
发明人：陈李龙;王娜;倪俊;徐林嘉 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06Q40/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种异常交易的检测方法及其装置、电子设备、存储介质,涉及机器学习领域，该检测方法包括：获取预设时间段内的交易信息集，采用预先训练完成的异常交易检测模型检测每份交易数据的异常分数，其中，在训练异常交易检测模型时，对于每份训练样本，分别在原始特征空间和密度域空间中计算空间异常值和密度异常值，利用空间异常值和密度异常值构造二维异常空间，通过二维异常空间确定所有训练样本的异常分数，在异常分数大于预设分数阈值的情况下，确定异常分数所指示的交易数据为异常数据。本发明解决了相关技术中无法结合空间和密度两方面对交易数据进行异常检测以及检测的准确性较低的技术问题。
异常交易检测方法及其装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于射频识别的仓储异常管理系统及仓储异常检测方法-CN201410322571.7在审
发明人：曹小华;李青夏;张谢君;汪玮 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2014-07-08 - 公布日： 2014-10-15 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：一种基于射频识别的仓储异常管理系统及仓储异常检测方法，仓储异常管理系统包括货物数据采集子系统、仓储异常检测子系统和服务器。仓储异常检测方法包含货物异常检测方法和节点异常检测方法。能够利用RFID技术实现对货物信息的采集，对仓储作业过程中的仓储异常的实时检测、统计和预警，进而实现对仓储异常的管理；实现对仓储异常的量化处理，并向信息查询服务器发出系统监控消息，触发相应动作。还可对仓储中常见的仓储异常进行分类分级，仓库管理人员可以通过web对系统进行访问，实现仓储异常的处理和通报。能根据异常级别实现对相关的仓储异常的及时高效处理，提高仓储作业效率，减少因货物丢失、损坏以及库内流通异常造成的经济损失。
一种基于射频识别仓储异常管理系统检测方法

[发明专利]一种网络异常检测方法、装置及检测设备-CN202110789429.3在审
发明人：秦希 -专利权人：中移物联网有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2021-07-13 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明提供一种网络异常检测方法、装置及检测设备，属于无线通信技术领域，其中，所述网络异常检测方法包括：对接入层的网络流量数据进行预处理，获取所述网络流量数据的特征参数；在所述接入层采用网络异常检测模型对所述特征参数进行检测，得到检测结果，所述检测结果为异常或正常；对所述检测结果为异常的特征参数进行分析，确定所述网络流量数据的网络异常类型。本发明实施例通过在接入层提取网络流量数据进行预处理，并采用网络异常检测模型自动识别异常，能够快速、准确地识别网络异常类型，检测效率与实时性得到有效提升。
一种网络异常检测方法装置设备