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龙图腾网恭喜浙江小桔绿色能源科技有限公司申请的专利对象异常检测方法及装置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：CN118965246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202411449719.3，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权对象异常检测方法及装置是由王玉豪;张其栋;潘臻;高海;田彪设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象异常检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种对象异常检测方法及装置。本发明实施例会在确定多个未标注的样本采集对象后，分别获取各样本采集对象所产生的至少一个异常码，并根据各样本采集对象所产生的异常码和异常码权重集合为各样本采集对象生成异常标签，再根据异常标签训练获取目标模型，进而根据目标模型对待检测对象进行异常检测以确定待检测对象的异常类型。其中，异常码权重集合中包括各异常码对于不同预设异常类型的全局权重，异常标签用于在多个预设异常类型中对样本采集对象所处的异常类型进行标注。由此，通过利用样本采集对象所产生的异常码和异常码权重集合来为未标注的样本采集对象标注，本发明实施例可以降低标注成本，并进而降低异常检测成本。

本发明授权对象异常检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种对象异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：确定多个未标注的样本采集对象；分别获取各所述样本采集对象所产生的至少一个异常码；对于各所述样本采集对象，根据所述样本采集对象所产生的异常码和异常码权重集合为所述样本采集对象生成异常标签，其中，所述异常码权重集合中包括各所述异常码对于不同预设异常类型的全局权重，所述异常码对于相应预设异常类型的全局权重用于表征样本采集对象在产生的异常码包括该异常码时，样本采集对象处于相应预设异常类型的概率，所述异常标签用于在多个所述预设异常类型中对所述样本采集对象所处的异常类型进行标注，所述异常标签根据各所述预设异常类型的得分确定，所述预设异常类型的得分为各所述异常码的出现次数与各所述异常码对于所述预设异常类型的全局权重的乘积之和，所述异常码为所述样本采集对象在出现异常情况时所产生的用于表征异常情况出现原因的标识码；根据所述异常标签训练获取目标模型；根据所述目标模型对待检测对象进行异常检测以确定所述待检测对象的异常类型，所述样本采集对象和所述待检测对象均为充电桩。

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