集思谱需要我帮你解读这件专利吗？
公开（公告）号CN123016079A | 申请号CN202611228863.3 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人中唐工蜂网络技术（北京）有限公司 |
分类号G06V10/764(2022.01), G06V10/80(2022.01), G06V10/12(2022.01), G06V10/143(2022.01), G06V10/25(2022.01), G06V10/75(2022.01), G06V10/776(2022.01), G06V20/52(2022.01), G06N3/0895(2023.01), B60L53/60(2019.01), G01R31/00(2006.01), G01D21/02(2006.01) | 申请日2026-08-13 | 公开日2026-10-30 |
发布日期2026-10-30 | 文档 ID84661697924200000 | 源数据页码65 |
专利语言zh | ||
本发明公开了一种基于多模态特征融合的充电站异常检测方法，涉及充电设施运行监测技术领域，包括如下步骤：S1、采集视觉及设备运行数据；S2、进行预处理和时空对齐，划分视觉感兴趣区域；S3、将设备运行数据转换为运行状态特征图并与视觉数据关联；S4、输入改进DINOv2网络，经部件对齐和跨模态遮蔽重建生成多模态视觉特征；S5、部件对应融合；S6、输入PatchCore算法，通过时序Patch轨迹匹配和正常特征记忆库生成候选结果；S7、多模态一致性验证后输出异常结果及报警信息。本发明采用改进DINOv2网络和PatchCore算法，实现充电站异常精准检测。
附图 1