本申请涉及实训室管理领域，其具体地公开了一种基于人工智能的实训室管理平台及方法，其首先获取由摄像头采集的实训室监控图像、由数据库采集的课程信息和由安装在实训室内的RFID读写器采集的学生身份信息，然后利用深度学习技术，对三者进行特征提取和关联分析，最后通过分类器，以判断是否发出可疑人员预警警报，以帮助管理人员更好地了解实训室的运行情况，从而加强实训室的安全防范能力，提高实训室的整体安全水平。
📄 2024107837222
📂 G06F18_2433
👤 广州袋鼠技术服务有限公司
📅 2024-06-18
本发明涉及设备故障预测与诊断技术领域，公开了一种基于动态特征融合的设备故障预测与诊断方法及系统，包括采集多模态监测信号、预处理生成标准化时序数据流、通过局部细节感知网络和全局趋势捕捉网络提取特征向量、利用自适应特征融合模块生成综合特征向量，并通过分类决策网络输出运行状态类别及置信度评分。本发明能够有效融合多模态时序特征，动态调整特征权重，精准识别设备运行状态，提升故障预测与诊断的准确性和可靠性。
📄 2025113403244
📂 G06F18_2433
👤 龙岩学院
📅 2025-09-19
本发明公开了一种基于数字孪生与多模态数据融合的工业云平台故障预测方法，涉及工业物联网、人工智能及云计算技术领域，由工业云平台执行。方法包括：构建非物理映射数字孪生体(NPM‑DT)，通过采集高频时序、文本日志、视觉图像数据并抽象特征，映射至健康概念空间生成状态向量；建立动态多模态融合机制，结合工况与置信度分配权重，得到融合特征；训练基于Transformer的退化轨迹预测模型，以平滑L1损失学习退化趋势；在线预测时输出未来退化指标，对比动态阈值触发分级预警。本发明脱离物理镜像束缚，实现高阶认知融合，提升预测时效性与准确性，具强通用性，可快速迁移至不同工业设备健康管理。
📄 2025119357822
📂 G06F18_2431
👤 龙岩学院
📅 2025-12-22
本发明公开了基于神经网络模型的电气设备能效评估方法及系统，属于能效数据管理领域，包括以下步骤：获取模型训练数据，从模型训练数据中提取同类型若干累计型计量数据的记录时间点，按照时间先后顺序对若干累计型计量数据进行排序管理，得到按时间先后排列的累计型计量序列，对累计型计量序列执行计量轨迹断裂检测，检测完成后提取各断裂区间及异常类型，以各断裂区间为边界分段，对累计型计量序列进行分段并修正累计轨迹，对各断裂区间生成候选补充序列，对候选补充序列执行数据一致性校验，从而解决了现有技术中模型对异常点过拟合并削弱对正常工况的刻画能力，最终提高了能效评估结果在稳定性、准确性与工程可用性。
📄 2026100728331
📂 G06F18_2433
👤 龙岩学院
📅 2026-01-20
本发明涉及基坑支护结构监测技术领域，公开了一种综合管廊基坑支护结构健康监测系统，包括：监测单元、挖掘单元、分析单元、判定单元，其中，监测单元，用于将监测目标对象划分为三个监测区域，实时采集各监测区域的异构监测数据，生成预处理后的原始数据集合，监测目标对象为软土地区基坑的支护结构，本发明将监测对象划分为三区域，针对性采集异构数据并挖掘蠕变特征，生成区域化时变阈值，解决固定阈值及噪声掩盖问题，可及时发现软土蠕变引发的早期微小渐进变形，通过递进式损伤判定，结合区域损伤偏离度与跨区域关联值定位损伤并分级预警，还能触发协同预警，提升了监测准确性、定位精度与预警及时性。
📄 202510790472X
📂 G06F18_2431
👤 闽西职业技术学院, 福建金创利信息科技发展股份有限公司
📅 2025-06-13
本申请涉及一种光伏发电异常检测方法及系统。该方法包括：基于设备地理图结构，确定各相邻设备的第一地理注意得分，由距离衰减因子和方向向量确定；基于由和软邻接门控确定的第二地理图注意力得分，确定地理图增强序列；根据地理图增强序列以及由训练集得到的时间增强序列和变量增强序列确定自重构流程，根据自重构流程以及各设备对应的动态阈值，构建异常检测模型；将待测光伏系统运行数据输入异常检测模型，得到光伏发电的异常检测结果。采用本方法能够满足分布式光伏系统高精度的异常检测需求。
📄 2026104113196
📂 G06F18_2433
👤 南京信息工程大学
📅 2026-03-31
本发明公开了一种基于时间尺度分离的极端低温季节预测方法、系统及介质，涉及温度预测技术领域，所述方法包括：获取目标区域内各格点的日最低气温观测数据，采用相对阈值法得到目标区域的平均极端低温日数的时间序列，并分别与多组幅值受控的高斯白噪声叠加，构建噪声扰动样本集；对噪声扰动样本集进行集合经验模态分解和最大熵谱分析，并利用时滞相关分析获取各阶稳定本征模态函数具有物理意义的预测因子；基于随机森林算法构建预测各阶稳定本征模态函数的预测模型，基于训练好的预测模型进行各阶稳定本征模态函数预测，并基于预测结果重构得到目标区域的平均极端低温日数的预测值。本发明能够显著提升极端低温季节预测的稳定性和准确度。
📄 2026102845452
📂 G06F18_2433
👤 南京信息工程大学
📅 2026-03-10
本发明公开了一种基于两阶段特征对齐的开放集人体活动识别方法，首先提取源域和目标域传感器数据的全局特征，进行全局特征对齐，然后将源域全局特征和目标域全局特征划分为源域实例特征和目标域实例特征，使用源域实例特征预训练类别划分模块，然后将目标域实例特征输入类别划分模块，判别目标域实例特征是公共类实例特征或私有类实例特征，再进行公共类别的实例特征对齐。对于目标域私有类实例特征，进行私有类约束。本发明还使用离散时序自注意力模块，通过自注意力机制挖掘实例特征中关键的时序信息，通过局部特征融合和加权，提取具有更强可迁移性的时序特征，提升了开放集活动识别的准确性和鲁棒性。
📄 2025110626128
📂 G06F18_2431
👤 浙江工业大学
📅 2025-07-31
一种基于两阶段LSTM的汽车传感器攻击检测与修复方法，通过对数据集进行预处理，将汽车的各种转向情况按方向盘角度变化的剧烈程度进行标识，利用CLSTM(分类模型)进行特征提取，准确的识别汽车当前所处的转向情况，通过转向情况的差异自主选择相对应的RLSTM(回归模型)进行预测，通过设定一个误差阈值，通过比较当前时刻预测值与观测值的差，如果预测值与观测值的差高于这个误差阈值，将预测值替换观测值并反馈给汽车模型，本发明提出的这种两阶段LSTM方法，相比传统的单模型方法更能够应付汽车行驶环境复杂的场景，攻击检测准确率高，误报率低，且对汽车传感器受到的非侵入式注入攻击有一定的抵御效果。
📄 2021104224590
📂 G06F18_2433
👤 浙江工业大学
📅 2021-04-20
本发明涉及一种基于信号强度和图神经网络的无人机异常检测方法，属于多无人机系统安全领域。本发明包括：构建以通信半径为约束的动态无人机拓扑图；提取奖励图、高斯目标图、障碍图及空间偏好图等多通道空间特征，经编码获得节点嵌入；采用多头图注意力机制融合信号强度信号偏差特征，通过残差连接增强梯度稳定性；利用DiffPool可学习池化机制构建分层图结构，结合聚类一致性损失优化簇内特征表达；最终基于注意力加权的信号强度偏差评分实现异常无人机识别。本发明解决了动态拓扑适应性与噪声鲁棒性问题，适用于城市空域监管及集群协作场景。
📄 2025111838557
📂 G06F18_2433
👤 浙江工业大学
📅 2025-08-22
本发明公开了一种融合多图神经网络的工业系统异常数据流检测与诊断方法，包括：工业系统的拓扑结构图构建：基于工业系统中各设备之间的直接连接关系建立拓扑结构图；工业系统的功能结构图构建：基于工业系统中各设备之间的功能相似度建立功能结构图；融合多图神经网络的异常检测：融合多个图神经网络建立工业系统数据流预测模型，并根据预测数据与真实数据的差异实现异常检测；基于注意力机制的异常诊断：通过注意力权重的反向计算，得到影响异常产生的时间因素、语义因素和设备因素。本发明实现诊断的全面性和精确性。
📄 2022110261642
📂 G06F18_2433
👤 浙江工业大学
📅 2022-08-25
一种基于改进粒子滤波和卷积网络的雕刻机异常检测方法，分为离线训练和异常检测两个阶段。在离线训练阶段，首先采集雕刻机运行数据并确定正常工况下的系统模型结构，然后引入改进粒子滤波算法得到系统状态变量估计值，并使用期望最大化算法迭代更新模型参数，得到雕刻机系统精确的数学模型，最后利用模型的残差信息训练一维残差卷积神经网络，实现系统运行数据的二分类。在异常检测阶段，利用数学模型对运行数据进行粒子滤波得到噪声的估计值序列，最后通过离线训练好的分类器判断运行数据是否处于异常。本发明能够得到系统准确的数学模型并挖掘数据在时间维度的相关性，提高雕刻机运行数据异常检测的精度。
📄 2022116254661
📂 G06F18_2431
👤 浙江工业大学
📅 2022-12-16
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