摘要
本发明公开了一种电瓶车违规充电的检测方法,包括如下步骤:S1、在电瓶车和充电桩上安装传感器,实时采集电流、电压、温度充电数据,并在边缘设备上进行初步处理;S2、通过自监督学习生成伪标签;S3、通过数据增强技术生成不同视图,利用对比学习模型SimCLR训练模型在不同视图下学习充电过程的特征表示;S4、使用变分自动编码器对正常充电数据进行建模,生成正常充电过程的分布模型;S5、在边缘计算节点上部署训练好的SimCLR对比学习模型和VAE模型,实时处理传感器数据,当检测到异常充电行为时,系统立即发出报警信号,通知用户或管理系统采取措施。本发明通过结合机器学习算法和边缘计算技术,为电瓶车违规充电检测提供了高效、精准的解决方案。
技术关键词
电瓶车
重构误差
变分自动编码器
数据
解码器
变量
网络
序列
电压传感器
管理系统
电流传感器
随机噪声
预测误差
监督学习方法
边缘计算技术
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