摘要
本发明公开了一种自适应温度异常检测方法、系统、设备及介质,包括:对预处理后的第一模态数据和第二模态数据,分别使用特定的编码器进行特征提取,得到各自的第一特征表示和第二特征表示;通过自适应融合机制对第一特征表示和第二特征表示进行融合,得到融合模态特征;通过记忆动态筛选机制筛选有效的历史帧特征,得到第一特征表示、第二特征表示和融合模态特征的动态记忆特征;将当前特征与动态记忆特征进行多模态记忆匹配,得到匹配后的融合特征;通过解码器对匹配后的融合特征进行转化,得到包含电力设备温度异常的具体位置。本发明在保证检测准确率的前提下,显著提升了模型在各种环境条件下的检测性能。
技术关键词
温度异常检测方法
记忆特征
模态特征
电力设备温度
融合特征
多模态
机制
注意力
动态更新
异常检测系统
解码器
异常点
编码器
矩阵
特征提取模块
融合策略
数据采集模块
系统为您推荐了相关专利信息
安全性预警方法
深度随机森林
电力系统
序列
特征选择
病变检测方法
多模态信息融合
融合特征
斯皮尔曼相关系数
残差模块
协议适配方法
深度迁移学习
融合特征
多模态特征
拼接单元
核反应堆堆芯
数字孪生
数据驱动模型
数据驱动方法
卷积网络提取高维特征