[發明專利]時空數據的異常檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質在審
| 申請號： | 202010540286.8 | 申請日： | 2020-06-12 |
| 公開（公告）號： | CN111831870A | 公開（公告）日： | 2020-10-27 |
| 發明（設計）人： | 孟泉 | 申請（專利權）人： | 北京百度網訊科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/9035 | 分類號： | G06F16/9035;G06F16/907;G06F16/909;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 石茵汀 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 時空 數據 異常 檢測 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種時空數據的異常檢測方法，包括：
獲取時空數據；
獲取所述時空數據的時空特征；
根據所述時空數據的所述時空特征，生成所述輸入的時空數據所對應的特征恢復數據；
獲取所述時空數據和所述特征恢復數據之間的差值；以及
如果所述差值大于預設閾值，則判斷所述時空數據異常。
2.如權利要求1所述的時空數據的異常檢測方法，其中，所述時空數據包括多個時間點的空間數據，所述獲取所述時空數據的時空特征，包括：
獲取所述時空數據之中多個時間點的空間特征；以及
根據所述時空數據之中所述多個時間點的空間特征，生成所述多個時間點的時空特征。
3.如權利要求2所述的時空數據的異常檢測方法，其中，所述獲取所述時空數據之中多個時間點的空間特征，包括：
分別將所述多個時間點的空間數據輸入卷積神經網絡CNN編碼模型之中，以生成所述多個時間點的空間特征，其中，所述CNN編碼模型包括多層卷積模塊。
4.如權利要求2所述的時空數據的異常檢測方法，其中，所述根據所述時空數據之中所述多個時間點的空間特征，生成所述多個時間點的時空特征，包括：
將所述多個時間點的空間特征輸入至門循環控制單元GRU陣列，以形成所述多個時間點的時空特征，其中，所述GRU陣列包括多個雙向GRU單元。
5.如權利要求4所述的時空數據的異常檢測方法，其中，每個雙向GRU單元用于獲取其他時間點的空間特征和當前時間點的空間特征，并根據所述其他時間點的空間特征和所述當前時間點的空間特征，生成當前時間點的時空特征。
6.一種時空數據的異常檢測裝置，包括：
第一獲取模塊，用于獲取時空數據；
第二獲取模塊，用于獲取所述時空數據的時空特征；
生成模塊，用于根據所述時空數據的所述時空特征，生成所述輸入的時空數據所對應的特征恢復數據；
第三獲取模塊，用于獲取所述時空數據和所述特征恢復數據之間的差值；以及
確定模塊，用于如果所述差值大于預設閾值，則判斷所述時空數據異常。
7.如權利要求6所述的時空數據的異常檢測裝置，其中，所述時空數據包括多個時間點的空間數據，所述第二獲取模塊，包括：
獲取單元，用于獲取所述時空數據之中多個時間點的空間特征；以及
生成單元，用于根據所述時空數據之中所述多個時間點的空間特征，生成所述多個時間點的時空特征。
8.如權利要求7所述的時空數據的異常檢測裝置，其中，所述獲取單元，用于：
分別將所述多個時間點的空間數據輸入卷積神經網絡CNN編碼模型之中，以生成所述多個時間點的空間特征，其中，所述CNN編碼模型包括多層卷積模塊。
9.如權利要求7所述的時空數據的異常檢測裝置，其中，所述生成單元，用于：
將所述多個時間點的空間特征輸入至門循環控制單元GRU陣列，以形成所述多個時間點的時空特征，其中，所述GRU陣列包括多個雙向GRU單元。
10.如權利要求9所述的時空數據的異常檢測裝置，其中，每個雙向GRU單元用于獲取其他時間點的空間特征和當前時間點的空間特征，并根據所述其他時間點的空間特征和所述當前時間點的空間特征，生成當前時間點的時空特征。
11.一種電子設備，包括：
至少一個處理器；以及
與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，
所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行權利要求1-5中任一項所述的時空數據的異常檢測方法。
12.一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，所述計算機指令用于使所述計算機執行權利要求1-5中任一項所述的時空數據的異常檢測方法。
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