一种多维数据驱动的数字孪生图像异常检测方法技术

本发明专利技术公开了一种多维数据驱动的数字孪生图像异常检测方法，包括多维数据同步映射技术、智能诊断与异常检测技术以及系统集成与优化；所述多维数据同步映射技术由数据采集模块和数据预处理与融合模块构成；所述智能诊断与异常检测技术由图像识别模块异常检测算法构成；所述系统集成与优化由分布式计算架构和安全与隐私模块构成。这种多维数据驱动的数字孪生图像异常检测方法能够提升诊断精度，大幅减少误报和漏报；能够实时数据同步引擎和分布式计算架构，使系统能够快速响应设备状态变化，增强实时监测能力；优化了数据处理和计算资源分配；端到端的加密技术和高级的数据保护措施，确保了数据传输和处理的安全性，增强了用户对系统的信任。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数字孪生图像技术，尤其涉及一种多维数据驱动的数字孪生图像异常检测方法。

技术介绍

1、数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生要求高度精确的模型来模拟现实世界，这在复杂系统或者变化多端的环境中是非常具有挑战性的，为了实现复杂模型的实时分析和模拟，需要大量的计算资源，这可能导致成本增加，并且数字孪生涉及大量数据的交换，包括可能敏感的个人或业务信息，这引发了数据安全和隐私保护的问题，另外如何验证和确保数字孪生模型的准确性和可靠性，尤其是在关键应用中，是一个持续的挑战。

技术实现思路

1、本专利技术所要解决的技术问题是，提供一种精确性高、实时性能提升、不同源的数据能够无缝集成和同步到数字孪生模型且计算成本降低以及安全性和隐私能够得到有效保护的多维数据驱动的数字孪生图像异常检测方法。

2、为了解决上述技术问题，本专利技术是通过以下技术方案实现的：一种多维数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种多维数据驱动的数字孪生图像异常检测方法，其特征是，包括多维数据同步映射技术、智能诊断与异常检测技术以及系统集成与优化；所述多维数据同步映射技术由数据采集模块和数据预处理与融合模块构成，所述数据采集模块是使用高精度传感器和图像采集设备从物理实体和环境中收集多维数据，数据预处理与融合模块是采用数据清洗、归一化以及融合算法将数据采集模块收集到的数据进行预处理，确保数据质量并实现不同数据源的有效整合；所述智能诊断与异常检测技术由图像识别模块异常检测算法构成，所述图像识别模块是利用深度学习和计算机视觉技术进行图像分析，对采集的图像数据进行特征提取和模式识别，上述异常检测算法是结合机器学习和...

【技术特征摘要】

1.一种多维数据驱动的数字孪生图像异常检测方法，其特征是，包括多维数据同步映射技术、智能诊断与异常检测技术以及系统集成与优化；所述多维数据同步映射技术由数据采集模块和数据预处理与融合模块构成，所述数据采集模块是使用高精度传感器和图像采集设备从物理实体和环境中收集多维数据，数据预处理与融合模块是采用数据清洗、归一化以及融合算法将数据采集模块收集到的数据进行预处理，确保数据质量并实现不同数据源的有效整合；所述智能诊断与异常检测技术由图像识别模块异常检测算法构成，所述图像识别模块是利用深度学习和计算机视觉技术进行图像分析，对采集的图像数据进行特征提取和模式识别，上述异常检测算法是结合机器学习和统计分析方法开发的高敏感度异常检测算法，能够识别出微小的、不规则的或不寻常的变化；所述系统集成与优化由分布式计算架构和安全与隐私模块构成，所述分布式计算架构有效分配计算任务至云端和边缘端，平衡计算负载，所述安全与隐私模块可以实施端到端加密、访问控制和数据匿名化技术，确保系统安全和数据隐私。

2.根据权利要求1所述的一种多维数据驱动的数字孪生图像异常检测方法，其特征是，所述数据采集模块中使用高精度传感器和图像采集设备从物理实体和环境中收集的多维数据包括但不限于三维几何数据、时间序列数据、环境参数。

3.根据权利要求1所述的一种多维数据驱动的数字孪生图像异常检测方法，其特征是，所述数据清洗是在进行数据分析之前对数据进行的一系列处理，以消除或纠正数据中的错误、不准确、不完整或不可理解的部分，包括处理缺失值、消除噪声、识别和处理异常值、处理重复数据、图像去噪以及平滑处理。

4.根据权利要求1所述的一种多维数据驱动的数字孪生图像异常检测方法，其特征是，所述归一化是通过...

【专利技术属性】
技术研发人员：李暑升，姚志坚，陈杰，
申请(专利权)人：苏州焜銮智能数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：