【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及异常检测领域，具体涉及一种对象异常检测方法及装置。
技术介绍
1、在异常检测领域中，监督分类模型常被训练为异常检测模型，以用于对相关对象（例如充电桩）的异常类型进行检测。然而，现有的对象异常检测方法在训练获取异常检测模型时，通常是先由标注人员对每个样本采集对象的异常类型进行标注，然后再根据标注结果利用相关样本数据来训练监督分类模型。在这一过程中，由于需要由人工对每个样本采集对象的异常类型进行标注，因此，现有的对象异常检测方法的异常检测成本很高。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种对象异常检测方法及装置，以降低标注成本，并进而降低异常检测成本。
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种对象异常检测方法，所述方法包括：
3、确定多个未标注的样本采集对象；
4、分别获取各所述样本采集对象所产生的至少一个异常码；
5、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...
【技术保护点】
1.一种对象异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述待检测对象的异常类型之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述校验结果对所述异常码权重集合和/或所述目标模型进行调整包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在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之...
【技术特征摘要】
1.一种对象异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述待检测对象的异常类型之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述校验结果对所述异常码权重集合和/或所述目标模型进行调整包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在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之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述异常码权重集合包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定各所述异常码对于标注操作的局部权重包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在将各所述异常码对于标注操作的重要程度两两进行比较以构建第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：王玉豪，张其栋，潘臻，高海，田彪，
申请(专利权)人：浙江小桔绿色能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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