[发明专利]基于深度学习的设备异常检测方法、系统及计算机介质在审
| 申请号： | 202011526314.7 | 申请日： | 2020-12-22 |
| 公开（公告）号： | CN112629905A | 公开（公告）日： | 2021-04-09 |
| 发明（设计）人： | 罗国杰;孙广宇;孙康睿;韩平;李加敏;张波 | 申请（专利权）人： | 杭州未名信科科技有限公司;浙江省北大信息技术高等研究院 |
| 主分类号： | G01M99/00 | 分类号： | G01M99/00;G01M13/045;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京辰权知识产权代理有限公司 11619 | 代理人： | 刘广达 |
| 地址： | 311200 浙江省杭州市萧*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于深度学习的设备异常检测方法、系统及计算机介质，获取被检测设备边缘一段时间内的加速度检测值，得到加速度检测值集合；将加速度检测值集合输入异常检测网络模型进行训练，得到训练后的异常检测网络模型；输入当前加速度检测值至训练后的异常检测网络模型进行加速度预测，得到当前加速度预测值；根据当前加速度检测值以及当前加速度预测值之间的差值，判断被检测设备的状态。本申请通过实时检测被检测设备的边缘加速度数值，可以准确、及时检测出被测设备的异常状态。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 设备 异常 检测 方法 系统 计算机 介质 | ||
【主权项】：
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