摘要
本发明公开了一种基于语音识别与物联网的冰柜运行状态异常检测方法及系统,包括采集冰柜在正常工作状态下及异常状态下的声音样本并对其进行预处理和特征提取;构建结构化冰柜声音特征库,将提取的特征与对应运行状态标签及关联的IoT数据进行关联存储;构建多维因素回归模型,分析多维因素对结果的影响;构建多模态冰柜异常检测模型;通过声音样本对多模态冰柜异常检测模型进行训练;将采集数据输入到异常检测模型中,模型判定当前运行状态是否异常,若异常,则输出异常类型和置信度;当检测到异常且置信度超过设定阈值,则触发预警,且将预警信息推送至用户终端APP和/或云服务平台。本发明故障识别率高,实现早期故障预警,避免柜内物品变质。
技术关键词
冰柜
异常检测方法
异常检测系统
云端服务器
存储模块
传感器组
语音
通信模块
多元线性回归模型
早期故障预警
麦克风阵列采集
数据处理模块
多模态
异常状态
梯度下降算法
样本
嵌入特征