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| 专利/申请号： | CN202510616105.8 | 专利名称： | 基于多模态深度学习的电力设备异常检测方法 |
| 申请日： | 2025-05-14 | 申请/专利权人 | 广东工业大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 广东省广州市东风东路729号 |
| 专利状态： | 授权未缴费 查询审查信息 | IPC分类号： | G06F18/25 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2025-08-19 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN120508980A | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 5 | 所属领域： | 其他专利转让搜索 |
摘 要：本发明公开的属于电力设备异常检测技术领域，具体为基于多模态深度学习的电力设备异常检测方法，包括具体步骤如下：S1：构建一个涵盖电力设备音频数据、振动信号和图像的原始电力设备多模态数据集；S2：对原始电力设备多模态数据集进行预处理，得到预处理后的电力设备多模态数据集；S3：构建基于多模态深度学习的电力设备异常检测模型；S4：对预处理后的电力设备多模态数据集进行划分，然后训练并验证电力设备异常检测模型；S5：应用经过训练完成后的电力设备异常检测模型对电力设备进行检测。本发明通过结合音频数据、振动信号和电力设备图像的多样特征，能够全面捕捉多样的电力设备异常表现，适应电力设备在不同运行状态下的异常检测。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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