摘要
本发明提供了一种基于AI算法的楼宇智能化巡检方法及其系统,包括:获取第一信息、第二信息、第三信息和第四信息;根据第一信息和第二信息进行传感数据特征提取生成传感数据特征矩阵;根据第一信息和第三信息设备状态识别生成设备状态特征向量;根据传感数据特征矩阵和设备状态特征向量进行异常检测得到异常检测结果;根据第四信息构建故障诊断模型生成故障诊断报告;根据第一信息和故障诊断报告进行路径规划处理,生成巡检方案。本发明通过采用小波变换、多尺度特征提取、图神经网络和动态聚类算法,能够精准识别楼宇内设备和环境的异常状态,并结合跨层信息传播和关联建模,提升异常检测的全面性和精确性。
技术关键词
楼宇智能化
巡检方法
分层特征
故障诊断模型
巡检路径
传感
数据特征提取
异常点
异常设备
能耗
矩阵
空间位置关系
生成设备
AI算法
设备运行状态
拓扑图
信息设备
深度学习模型
多尺度特征
聚类算法