[發明專利]特定于場所的異常檢測有效
| 申請號: | 202010054630.2 | 申請日: | 2020-01-17 | 
| 公開(公告)號: | CN111563521B | 公開(公告)日: | 2023-10-17 | 
| 發明(設計)人: | V·德塞;R·蘇布拉瑪尼安;裘堃 | 申請(專利權)人: | 埃森哲環球解決方案有限公司 | 
| 主分類號: | G06F18/2433 | 分類號: | G06F18/2433;G06F18/243;G06F18/2415;G06F18/2451;G06F18/2411;G06N3/0499;G06N3/09;G06F18/25 | 
| 代理公司: | 北京市金杜律師事務所 11256 | 代理人: | 酆迅 | 
| 地址: | 愛爾蘭*** | 國省代碼: | 暫無信息 | 
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 定于 場所 異常 檢測 | ||
本公開的實施例涉及特定于場所的異常檢測。設備可以接收針對跨多個位置的多個建筑物的設施使用數據。設備可以使用第一模型集來處理設施使用數據,第一模型集與執行以下中的至少一項相關聯:針對設施使用數據的建筑物內異常檢測、基于設施使用數據的特性的設施使用數據的第一分組、或基于多個位置的設施使用數據的第二分組。設備可以使用第二模型集來處理來自第一模型集的第一輸出,該第二模型集關聯于與標識第一分組中的或第二分組中的異常相關聯地對第一輸出進行預處理。設備可以使用與標識異常相關聯的超級模型來處理第一輸出和來自第二模型集的第二輸出。設備可以基于分數來執行一個或多個動作。
技術領域
本公開總體上涉及檢測領域,更特別地涉及特定于場所的異常檢測。
背景技術
異常檢測是對與正被分析的數據顯著不同的稀有項目、事件或觀察的標識。異常檢測被用于入侵檢測、故障檢測、系統健康監測、事件檢測等。
發明內容
根據一些實現,一種方法可以包括:由設備接收針對跨多個位置的多個建筑物的設施使用數據,其中設施使用數據標識由多個建筑物中的每個建筑物對一個或多個設施的設施使用;在接收到設施使用數據之后,由設備使用第一模型集來處理設施使用數據,其中第一模型集包括以下中的至少一項:與針對設施使用數據執行建筑物內異常檢測有關的模型、與確定設施使用數據的基于數據的分組有關的模型、或與確定設施使用數據的基于位置的分組有關的模型;在處理設施使用數據之后,由設備并且使用第二模型集來處理來自第一模型集的第一輸出,以從第二模型集獲得第二輸出;由設備并且使用超級模型來處理來自第一模型集的第一輸出和來自第二模型集的第二輸出,其中超級模型與標識與多個建筑物中的一個或多個建筑物的設施使用有關的異常相關聯;以及在使用超級模型來處理第一輸出和第二輸出之后,由設備執行一個或多個動作。
根據一些實現,一種設備可以包括一個或多個存儲器;以及通信地耦合到一個或多個存儲器的一個或多個處理器,用以:接收針對跨多個位置的多個建筑物的設施使用數據,其中設施使用數據標識由多個建筑物中的每個建筑物對一個或多個設施的設施使用,其中設施使用數據從與多個建筑物相關聯的相應設施儀表集被接收到;在接收到設施使用數據之后,使用第一模型集來處理設施使用數據,其中第一模型集包括以下中的至少兩項:與針對設施使用數據執行建筑物內異常檢測有關的模型、與確定設施使用數據的基于數據的分組有關的模型、或與確定設施使用數據的基于位置的分組有關的模型;在使用第一模型集來處理設施使用數據之后,使用第二模型集來處理來自第一模型集的第一輸出,其中第二模型集與針對從第一模型集中標識的設施使用數據的各種分組來處理設施使用數據有關;使用超級模型來處理第一輸出和來自第二模型集的第二輸出,以標識設施使用數據中的可能異常;在處理第一輸出和第二輸出之后,執行對設施使用數據的分解,以標識一個或多個設施中導致可能異常的設施元件;以及在執行對設施使用數據的分解之后,執行一個或多個動作。
根據一些實現,一種存儲指令的非瞬態計算機可讀介質,該指令包括:一個或多個指令,一個或多個指令在由一個或多個處理器執行時,使一個或多個處理器:接收針對跨多個位置的多個建筑物的設施使用數據,其中設施使用數據標識由多個建筑物中的每個建筑物對一個或多個設施的設施使用;在接收到設施使用數據之后,使用第一模型集來處理設施使用數據,其中第一模型集與執行以下中的至少一項相關聯:針對設施使用數據的建筑物內異常檢測、基于設施使用數據的特性的設施使用數據的第一分組、或基于多個位置的設施使用數據的第二分組;在使用第一模型集來處理設施使用數據之后,使用第二模型集來處理來自第一模型集的第一輸出,其中第二模型集關聯于與標識第一分組中的或第二分組中的異常相關聯地對第一輸出進行預處理;在使用第二模型集來處理第一輸出之后,使用超級模型來處理第一輸出和來自第二模型集的第二輸出,其中超級模型與在第一輸出和第二輸出的上下文中標識異常相關聯,其中來自超級模型的第三輸出包括分數,該分數標識設施使用數據中的一個或多個異常的存在;以及在使用超級模型來處理第一輸出和第二輸出之后,基于分數來執行一個或多個動作。
附圖說明
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