买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉天津云创硬见科技有限公司申请的专利物联网设备异常检测方法、异常检测模型训练方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121486241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610031538.1，技术领域涉及：H04L43/08；该发明授权物联网设备异常检测方法、异常检测模型训练方法及系统是由赵羿;武守坤;杨凤彪;芮涛设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本物联网设备异常检测方法、异常检测模型训练方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种物联网设备异常检测方法、异常检测模型训练方法及系统，应用于物联网技术领域。包括：获取物联网设备的多模态状态数据；通过边缘端异常检测模型，对多模态状态数据进行多模态特征提取及域偏移消除得到多模态跨域适配特征数据，对多模态跨域适配特征数据进行全局特征及局部特征协同增强得到关键特征增强数据，对关键特征增强数据进行关键特征压缩得到关键特征压缩数据，对关键特征压缩数据进行正常或异常的二分类判定得到异常检测结果。通过边缘端异常检测模型的多模态特征提取及域偏移消除、关键特征增强及压缩、正常或异常的二分类检测，实现了高准确性、高适配性和高实时性的物联网设备异常检测。

本发明授权物联网设备异常检测方法、异常检测模型训练方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种物联网设备异常检测方法，其特征在于，应用于边缘端设备，包括： 获取物联网设备的多模态状态数据；其中，所述多模态状态数据至少包括时序状态数据、离散状态数据和网络状态数据； 通过边缘端异常检测模型，基于所述多模态状态数据对所述物联网设备进行异常检测得到异常检测结果；其中，所述边缘端异常检测模型中： 通过对抗性跨域适配网络对所述多模态状态数据进行多模态特征提取及域偏移消除得到多模态跨域适配特征数据； 通过关键特征增强网络对所述多模态跨域适配特征数据进行全局特征及局部特征协同增强得到关键特征增强数据； 通过关键特征压缩网络对所述关键特征增强数据进行关键特征压缩得到关键特征压缩数据； 通过异常检测网络基于所述关键特征压缩数据进行正常或异常的二分类判定得到异常检测结果； 其中，所述关键特征增强网络包括注意力融合单元，局部特征提取单元，以及与所述注意力融合单元和所述局部特征提取单元连接的残差融合单元； 通过关键特征增强网络对所述多模态跨域适配特征数据进行全局特征及局部特征协同增强得到关键特征增强数据，包括： 通过所述注意力融合单元，基于所述多模态跨域适配特征数据中各模态跨域适配特征数据的实时特征值相对正常基线值的波动情况，对离线配置的所述各模态跨域适配特征数据的初始注意力权重进行微调及归一化，得到所述各模态跨域适配特征数据的注意力权重，基于所述各模态跨域适配特征数据的注意力权重，对所述各模态跨域适配特征数据进行加权融合得到全局跨域适配特征数据； 通过所述局部特征提取单元，对所述多模态跨域适配特征数据中各模态跨域适配特征数据进行局部关键特征提取得到原始局部关键特征数据； 通过所述残差融合单元，将所述各模态跨域适配特征数据的原始局部关键特征数据与所述全局跨域适配特征数据进行残差融合得到关键特征增强数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津云创硬见科技有限公司，其通讯地址为：300000 天津市南开区科研东路西侧天津科技广场2号楼1801(天开园)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。