专利名称：一种基于非参数建模的交通序列数据异常检测方法及系统      申请号：2021106197649     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：交通工具 异常检测   相似专利 发布日：2024/10/16  
摘要： 本发明公开了一种基于非参数建模的交通序列数据异常检测方法及系统，包括：获取设定路段的交通流量数据以及工作日时间表数据；将相同工作日的交通流量数据放在一起，形成以不同工作日进行分类的多个子序列数据；对每个子序列数据进行建模，通过线性拟合的方法将每个子序列模型与每一天的交通流量数据进行拟合；同时消除子序列模型与真实数据之间的异方差；得到标准化残差曲线；基于所述标准化残差曲线，利用EXPOSE异常检测方法得到每一个时刻的交通序列数据异常分数，进而对交通序列异常数据进行判断。本发明不仅能快速对大量的序列数据进行处理，且对交通数据的异常检测有较高的准确度。

专利名称：清洁装置运行异常检测方法      申请号：2016108045758     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：餐具清洁 异常检测   相似专利 发布日：2024/09/19  
摘要： 本发明公开了一种清洁装置运行异常检测方法，包括以下步骤：a、压力传感器分别实时检测第一支撑轮组件、第三支撑轮组件的承载压力；b、当第一支撑轮组件和/或第三支撑轮组件处压力传感器检测到的压力值偏离预设定的正常值范围时，则第一推送装置的第一推送头、第二推送头回到初始位置后，第一推送装置停止运行，第一传输机构停机，经过时间T后，进纸装置、封装装置、切割装置停止运行。当压力传感检测到的压力值偏离设定的正常值范围时，则意味着设备出现异常，并根据检测结果是大于还是小于设定的正常值范围来判断是出现卡滞还是出现脱落，出现异常时，相应的警示灯闪烁可以提醒操作人员及时发现和处理相应的事故，避免了更大的损失。

专利名称：基于Spark与隔离森林的并行网络流量异常检测方法      申请号：201810578166X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 隔离 R P SPA 检测 异常检测   相似专利 发布日：2024/01/31  
摘要： 本发明公开一种基于Spark与隔离森林的并行网络流量异常检测方法，在隔离森林算法的基础上，借助并行处理技术Spark，为建树过程和异常评价过程提供计算资源，实现了iForest算法建模过程的并行化和异常评价的批量处理，有效的提高了异常检测的准确率并减少时间复杂度，同时也为网络流量异常检测提供了新的思路和理论方法依据。

专利名称：一种基于元学习的零样本和小样本证件照异常检测方法      申请号：2020109522002     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明公开一种基于元学习的零样本和小样本证件照异常检测方法。本发明方法包括：构建细粒度模式训练任务和测试任务；构建基于元学习的异常检测网络；采用细粒度模式训练任务对网络结构进行元训练，得到异常检测模型；最终检测模型根据输入的任务样本输出一个归一化检测结果，设定阈值比较判断待检测的证件照是否合格。本发明在元学习器中嵌入自适应步长更新和反馈优化策略使元学习器精确定位样本的异常属性，提高模型在零/小样本情况下的检测性能；采用融合训练的方式使元学习器在零/小样本两种任务下自动切换学习，本发明能够快速、有效的判别办理人上传的照片是否符合证件照标准，节省人工筛查、标注的成本和时间，提高检测率。

专利名称：一种基于云计算技术的信息系统运行异常检测方法      申请号：2013105474033     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：云计算 检测 系统运行 异常检测   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开了一种基于云计算技术的信息系统运行异常检测方法，通过在云服务器端安装异常检测单元，企事业单位端设置管理中心单元，企事业内网客户端安装数据采集单元，通过通讯接口对接，实现对全网范围内相同信息系统的客户端进行统一地运行异常检测，本发明可以实时地对联网范围内各企事业单位所安装的相同信息系统的运行情况进行异常检测，如信息系统运行出现异常，则由云服务器端的异常检测单元协同企事业端的管理中心单元采取相应的处理措施，保证各企事业单位信息系统安全稳定地运行。

专利名称：一种无菌灌装生产线异常检测系统和方法      申请号：2020109432082     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：灌装生产线 检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开了一种无菌灌装生产线异常检测系统和方法。本系统包括用于采集和上传信息的前端设备；用于接收信息并实现信息的初步滤波、处理，以及剔除问题信息的前端设备管理平台；用于通过自编码网络对信息行进判断并找出异常信息的信息服务平台。本方法包括物联网数据采集、数据预处理、自编码网络的构建，并最终判别处正常数据和异常数据。其准确度、稳定性和鲁棒性良好，实现了更为优异的故障预警效果。

专利名称：一种基于CFSFDP聚类的并行自适应异常检测方法      申请号：2019102158309     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：C P F 检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 一种基于CFSFDP聚类的并行自适应异常检测方法，涉及网络信息安全领域，解决现有基于CFSFDP聚类异常检测方法的时效性和实时性问题，本发明所述的检测方法将标记的原有中心点的聚类的核心区和边缘区分开处理，实现了轮廓的动态更新，使得基于CFSFDP的异常检测方法具有更高的时效性。本发明将原有数据点与实时输入的新数据点的距离计算平分成多份，多个进程并行计算，减少了计算时间，加快了聚类轮廓生成的速度，提高了基于CFSFDP异常检测方法的实时性。

专利名称：一种基于自监督拼图模块的工业品异常检测方法      申请号：2023101385547     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明属于工业视觉检测领域，具体涉及一种基于自监督拼图模块的工业品异常检测方法。本发明一方面针对物体的形状特征引入了拼图问题的损失函数，对预训练模型进行微调来识别物体的形状信息。另一方面引入了全新的多尺度频率通道自注意力模块—MFCSAM，模块由多尺度特征提取模块、频率通道注意力模块与自注意力模块组合而成，通过此模块提高了模型获取全局信息的能力。随后搭建基于多维高斯分布的图像异常检测模型，利用MVTec训练数据集对图像异常检测模型进行训练，建立每个类别中无缺陷图像各个位置的多维高斯分布矩阵。在MVTec AD测试数据集上的实验表明，我们提出的方法可以获取更全面更丰富的特征信息，具备更好的异常检测效果。

专利名称：一种基于混合隐朴素贝叶斯模型的异常检测方法      申请号：2020101640392     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开了一种基于混合隐朴素贝叶斯模型的异常检测方法，属于故障诊断领域。本发明通过对连续变量和二值变量的选择，考虑连续变量与连续变量、二值变量与二值变量、二值变量与连续变量之间的相关性，构建同时包含连续变量和二值变量信息的混合隐朴素贝叶斯模型。本发明与传统方法相比，因加入二值变量的信息，对过程工业中异常的检测具有更高的性能，可以显著的减少故障误报率并有效的提高故障检测率。

专利名称：一种基于特征权值混合朴素贝叶斯模型的异常检测方法     申请号：2020109024789     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/10/17  

专利名称：一种面向云计算的网络流量异常检测系统及方法      申请号：2020109160228     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：云计算 检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明公开了一种面向云计算的网络流量异常检测系统及方法，检测系统包括客户端、云应用服务器、云平台、云入口路由器和流量异常检测装置；检测方法包括采集网络流量，计算流量分布数据，构造流量样本池；利用所述流量样本池，构造并训练流量异常检测卷积神经网络模型；利用训练好的流量异常检测卷积神经网络模型，对流量进行实时检测；利用实时流量数据，不断更新流量样本池；利用更新后的流量样本池，重新训练流量异常检测卷积神经网络模型，并替换已有的流量异常检测卷积神经网络模型。优点是：基于流量分布卷积分析，从而充分考虑细分流量的相关性特征，提升了检测精度和效率；采用样本池和模型自动更新的方式，提升了检测时效性。

专利名称：基于人工智能的炉排异常检测方法及系统      申请号：2022103467871     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：人工智能 检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/09/21  
摘要： 本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的炉排异常检测方法及系统。该方法包括：在俯视视角采集炉排的表面图像，提取炉排的炉排边缘；对置信度高于预设阈值的像素点进行霍夫直线检测，得到由多条直线映射在霍夫空间的多个坐标点；选取长度最长的直线段作为第一炉排条，并获取对应的第一坐标点；筛选出与第一坐标点同一横坐标的坐标点作为疑似炉排点，以相邻的疑似炉排点之间的距离的众数作为炉排间隔；以第一坐标点为中心，根据炉排间隔进行搜索，得到所有炉排点；获取表面图像的语义分割图像，在语义分割图像中提取炉排点对应的炉排条，将炉排条和炉排边缘反色，得到缺陷区域。本发明实施例能够准确快速地提取炉排中的缺陷区域。

专利名称：基于人工智能的变压器局部放电异常检测方法      申请号：2022107545969     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：人工智能 变压 检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/09/21  
摘要： 本发明涉及基于人工智能的变压器局部放电异常检测方法，获取不同产热工况下的变压器绕组不同位置的温度序列、温度极差序列以及最大温度序列；获取辐射功率波形，并计算辐射功率的极差；根据温度极差序列的最大值、最大温度序列的均值以及所述极差，得到各不同产热工况下的当前异常系数，进而计算任意两产热工况下的相似度，进而得到任意两产热工况的当前样本距离；比较各当前样本距离与预设参数的大小，当当前样本距离大于预设参数，则认为两产热工况下的变压器异常，并根据异常变压器对应的当前异常系数以及预设补偿系数，确定当前异常放电位置。即本发明能够根据采集的数据的分析，进行变压器局部方向异常的检测。

专利名称：基于代价敏感混合网络的偏斜类时间序列异常检测方法      申请号：2020100658168     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 检测 异常检测   相似专利 发布日：2024/08/14  
摘要： 本发明公开了基于代价敏感混合网络的偏斜类时间序列异常检测方法，首先建立并训练由深度卷积神经网络、门控递归网络和代价敏感损失函数组成的代价敏感混合网络模型，其中通过深度卷积神经网络来学习时间序列的局部特征，通过门控递归网络来学习时间序列的序列特征，然后将这些特征组合起来进行分类，在模型训练过程中利用代价敏感损失函数来度量输出结果与真实值之间的相似性，然后通过反向传播算法来调整网络模型的参数，针对不同数量类别的样本使用不同的惩罚因子来惩罚网络模型的错误检测。本发明的方法简单高效，精度高，具有较强的鲁棒性，而且对偏斜类时间序列数据集和非偏斜类时间序列数据集都具有较高检测精度。

专利名称：一种基于深度学习改进IFOREST对行为异常检测的日志监控方法      申请号：2020110596702     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：监视监控 计算机软件 深度学习 R F 改 港口 检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/09/20  
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习改进IFOREST对行为异常检测的日志监控方法。通过对用户的行为信息进行采集并向量化信息。利用Auto‑Encoder对算法训练模型对输入的日志用户行为向量进行降维。利用genetic算法以及Gan网络改进IFOREST，依据更新的信息反复训练模型提高其识别的准确率，最后通过日志监控的方法对用户的日常行为进行高效率高精准度的异常行为检测，将深度学习的方法应用到异常行为检测的网络安全领域，借以检测用户或管理员进行的非正常操作，同时采用了深度学习中自编码器对提取的用户行为信息进行降维，实现对高维数据的预处理，提出了一种相比于IFOREST训练准确率更高更加稳定的模型。

专利名称：一种轮毂温度异常检测与预警方法及系统      申请号：2016102727912     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：车辆 预警 检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/09/20  
摘要： 本发明涉及一种汽车轮毂温度异常检测与预警方法及系统，系统包括监控摄像机、红外热像仪、控制主机及可变信息情报板。所述监控摄像机安装在道路上方，红外热像仪安装在路侧，可变信息情报板安置在监控摄像机下游；当车辆到达检测区域，监控摄像机和红外热像仪分别对车辆采集图像，并发送给控制主机；控制主机对监控摄像机所摄照片进行车牌识别；控制主机提取并融合热成像图像中轮毂的SBDD、HOG和LBP特征，再通过增量支持向量机分类判断其温度是否异常；当发现轮毂温度异常时，将车辆信息发送给可变信息情报板进行预警提示。本发明可有效对汽车轮毂温度异常进行检测并预警，从而避免刹车失灵、起火和爆胎等交通事故的发生。

专利名称：一种基于任务执行轨迹模型的感知节点异常检测方法      申请号：2018105482263     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：任务 检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/09/20  
摘要： 本发明提供一种基于任务执行轨迹模型的感知节点异常检测方法，对任务执行轨迹进行分析建立任务执行模型，并采用一分类支持向量机分类模型对异常执行的任务执行轨迹模型进行异常区间检测实现了快速定位异常区间以及异常发生时刻；确定异常范围后进一步利用假设检验对应用程序中执行的所有任务进行显著性检验，对比分析正常执行与异常执行任务执行情况的差异确定可能的异常执行任务；通过检测结果对OCSVM分类模型的性能评估可以确定该模型具有较高的准确率和低误检率。

专利名称：一种综合人-车-路多源信息的行车异常检测系统及方法      申请号：2018104820826     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：行车 检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/09/20  
摘要： 本发明公开了一种综合人‑车‑路多源信息的行车异常检测系统及方法，包括驾驶员信息采集模块、车辆信息采集模块、道路行车条件采集模块和嵌入式CompactRIO平台和报警模块，驾驶员信息采集模块、车辆信息采集模块、道路行车条件采集模块用于分别用于采集驾驶员信息、车辆信息和道路行车条件，并将采集到的信息传递至嵌入式CompactRIO平台，嵌入式CompactRIO平台用于接收车辆信息采集模块、道路行车条件采集模块和驾驶员信息采集模块传递的采集到的信号，并根据收集到的信息判断当前行车处于正常还是异常状态，综合考虑了驾驶员、车辆、道路环境三方面的信息，同时通过对所采集的多源信息数据点进行融合分析，从而给出更为合理的车辆异常行为警告。

专利名称：一种多维高速公路收费数据的异常检测与修复方法      申请号：2020111042732     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：公路桥梁 修复 检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/09/20  
摘要： 本发明公开了一种多维高速公路收费数据的异常检测与修复方法，包括步骤1：采集高速公路原始多维收费数据，并对高速公路原始多维收费数据进行预处理以得到多维规范之后的原始数据；步骤2：构建基于相似系数和的异常数据检测模型；步骤3：将步骤1中得到的多维规范之后的原始数据输入基于相似系数和的异常数据检测模型，通过检测得到含有异常值的多维数据；步骤4：构建基于极端梯度提升的异常数据修复模型；步骤5：将步骤3中得到的含有异常值的多维数据输入基于极端梯度提升的异常数据修复模型，实现多维数据异常修复及效果评估。本发明能够明显提升高速公路收费数据的质量与可用性，为后续的高速公路异常事件检测以及大数据统计分析工作提供良好的数据基础。

专利名称：一种面向强化学习的数据异常检测防御方法      申请号：2020100718775     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：人工智能 化学化工 检测 异常检测   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 本发明公开了一种面向强化学习的异常数据检测防御方法，包括：(1)搭建小车自动驾驶环境，并基于根据小车自动驾驶环境提供的状态数据，采用深度确定性策略梯度算法进行强化学习，生成驾驶状态数据作为训练样本；(2)利用所述训练样本训练由生成器和判别器组成的生成式对抗网络；(3)采集的驾驶状态数据，利用训练好的生成器生成根据当前时刻驾驶状态数据得到的下一时刻的预测驾驶状态数据；(4)利用训练好的判别器判别下一时刻的真实驾驶状态数据和预测驾驶状态数据是否正常，当下一刻的真实驾驶状态数据异常，预测驾驶状态数据正常，利用预测驾驶状态数据替换真实驾驶状态数据。