发明

基于物理不变子空间的无监督车联网异常检测方法及系统2025

2024-03-02 07:57:28 发布于四川 0
  • 申请专利号:CN202311602258.4
  • 公开(公告)日:2025-09-02
  • 公开(公告)号:CN117612277A
  • 申请人:杭州师范大学
摘要:本发明公开了一种基于物理不变子空间的无监督车联网异常检测方法及系统。本发明利用卡尔曼变分自编码器学习车辆的正常运动轨迹,并在自编码器中添加子空间提取层来识别和捕获潜在空间表示中与异常检测任务相关的判别性子空间。带有子空间提取层的卡尔曼变分自编码器将空间表征和动作识别分开,并使用高斯状态空间模型来捕获序列数据中的潜在动态信息过滤异常值和噪声信息,从而提高异常检测的准确性和鲁棒性。利用自适应非参数累积和异常检测器自动调整检测阈值,适应不同异常数据分布和变化。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117612277 A (43)申请公布日 2024.02.27 (21)申请号 202311602258.4 H04L 67/12 (2022.01) (22)申请日 2023.11.28 (71)申请人 杭州师范大学 地址 311121 浙江省杭州市余杭区余杭塘 路2318号 (72)发明人 周漫 连艳陆  (74)专利代理机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 专利代理师 刘静 (51)Int.Cl. G07C 5/08 (2006.01) G06N 3/0455 (2023.01) G06N 3/088 (2023.01) H04W 4/40 (2018.01) H04W 4/38 (2018.01) 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 (54)发明名称 基于物理不变子空间的无监督车联网异常 检测方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于物理不变子空间的 无监督车联网异常检测方法及系统。本发明利用 卡尔曼变分自编码器学习车辆的正常运动轨迹, 并在自编码器中添加子空间提取层来识别和捕 获潜在空间表示中与异常检测任务相关的判别 性子空间。带有子空间提取层的卡尔曼变分自编 码器将空间表征和动作识别分开,并使用高斯状 态空间模型来捕获序列数据中的潜在动态信息 过滤异常值和噪声信息,从而提高异常检测的准

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