(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111643576.6 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310051 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 付道俊　 (74)专利代理 机构 杭州华进联浙知识产权代理 有限公司 3 3250 专利代理师 安威威 (51)Int.Cl. G06F 16/903(2019.01) G06F 16/906(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 智能设备的异常检测方法、 装置、 电子装置 和存储介质 (57)摘要 本申请涉及一种智能设备的异常检测方法、 装置、 电子装置和存储介质， 其中， 该智能设备的 异常检测方法包括： 获取待检测数据， 其中， 待检 测数据为目标智能设备在预设时间内采集的原 始数据， 对待检测数据进行同类型智 能分析， 得 到目标智能设备的第一智能分析结果， 在根据第 一智能分析结果， 确定目标智能设备存在智能异 常的情况下， 对目标智能设备的智能异常进行上 报。 其利用同类型智能分析实现了对目标智能设 备所采集原始数据的检测， 从而能够避免对目标 智能设备产生智能数据的时间点的依赖， 进而能 够主动甄别目标智能设备产生的智能数据是否 正常， 提高智能设备的异常检测结果的准确度。 权利要求书2页 说明书15页 附图12页 CN 114461863 A 2022.05.10 CN 114461863 A 1.一种智能设备的异常检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待检测数据； 其中， 所述待检测数据为目标智能设备在预设时间内采集的原始数 据； 对所述待检测数据进行同类型智能分析， 得到所述目标智能设备的第一智能分析结 果； 在根据所述第一智能分析结果， 确定所述目标智能设备存在智能异常的情况下， 对所 述目标智能设备的智能异常进行 上报。 2.根据权利要求1所述的智能设备的异常检测方法， 其特征在于， 所述获取待检测数 据， 包括： 在所述目标智能设备在检测时间点基于自身的智能算法产生了检测智能数据的情况 下， 获取所述检测智能数据对应的原 始数据， 得到待检测数据。 3.根据权利要求2所述的智能设备的异常检测方法， 其特征在于， 在对所述待检测数据 进行同类型智能分析， 得到所述目标智能设备的第一智能分析 结果之后， 还 包括： 在所述检测智能数据的检测对象数量超出所述第一智能分析结果中检测对象数量预 设阈值的情况下， 针对智能事件触发时间， 对所述检测智能数据和所述第一智能分析结果 进行匹配， 判断是否存在匹配失败的检测智能数据； 若是， 则对匹配失败的检测智能数据所对应的待检测数据进行二次同类型智能分析， 若所述二次同类型智能分析的结果与所述第一智能分析结果一致， 则确定所述目标智能设 备存在误报异常。 4.根据权利要求2所述的智能设备的异常检测方法， 其特征在于， 在对所述待检测数据 进行同类型智能分析， 得到所述目标智能设备的第一智能分析 结果之后， 还 包括： 在所述检测智能数据的检测对象数量低于所述第一智能分析结果中检测对象数量预 设阈值的情况下， 针对智能事件触发时间， 对所述检测智能数据和所述第一智能分析结果 进行匹配， 判断所述第一智能分析 结果中是否存在匹配失败的智能数据； 若是， 则对所述第 一智能分析结果中匹配失败的智能数据对应的待检测数据进行二 次 同类型智能分析， 若所述二次同类型智能分析 的结果与所述第一智能分析结果一致， 则确 定所述目标智能设备存在漏报异常。 5.根据权利要求2所述的智能设备的异常检测方法， 其特征在于， 在对所述待检测数据 进行同类型智能分析， 得到所述目标智能设备的第一智能分析 结果之后， 还 包括： 在所述检测智能数据的检测对象数量与所述第一智能分析结果中检测对象数量的差 值在预设范围内的情况下， 根据所述第一智能分析结果中的检测对 象属性， 和所述检测智 能数据中的检测对象属性， 判断所述目标智能设备 是否存在检测对象属性分析异常。 6.根据权利要求1所述的智能设备的异常检测方法， 其特征在于， 所述获取待检测数 据， 还包括： 在所述目标智能设备未在检测时间点基于自身的智能算法产生检测智能数据的情况 下， 对所述 目标智能设备在检测时间点采集的原始数据进行智能动检分析， 若得到与所述 目标智能设备的智能分析类型一致的智能动检数据， 则获取所述智能动检数据对应的原始 数据， 得到所述待检测数据。 7.根据权利要求6所述的智能设备的异常检测方法， 其特征在于， 在对所述待检测数据权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114461863 A 2进行同类型智能分析， 得到所述目标智能设备的第一智能分析 结果之后， 还 包括： 若所述第一智能分析结果相对所述目标智能设备包含新的智能数据， 则根据 所述目标 智能设备的算法授权信息判断所述目标智能设备的算法授权是否过期。 8.根据权利要求1所述的智能设备的异常检测方法， 其特征在于， 在获取待检测数据之 前， 还包括： 根据预设的统计规则和所述目标智能设备产生的历史智能数据， 确定对所述目标智能 设备进行异常检测的检测时间点。 9.根据权利要求1所述的智能设备的异常检测方法， 其特征在于， 所述对所述待检测数 据进行同类型智能分析， 得到所述目标智能设备的第一智能分析 结果， 包括： 获取所述目标智能设备的智能分析类型和检测区域； 根据所述智能分析类型和所述检测区域完成智能分析器的配置； 基于配置完备的所述智能分析器对所述待检测数据进行智能分析， 得到所述目标智能 设备的第一智能分析 结果。 10.根据权利要求1至9中任一项所述的智能设备的异常检测方法， 其特征在于， 在对所 述目标智能设备的智能异常进行 上报的预设时间段之后， 所述方法还 包括： 根据所述目标智能设备的智能异常的类别， 选择与所述智能异常的类别对应的智能分 析方法对所述目标智能设备进 行二次智能异常检测， 得到所述目标智能设备的第二智能分 析结果； 根据所述第二智能分析结果， 判断所述目标智能设备是否存在智能异常， 若是， 则对所 述目标设备的智能异常再次进行 上报。 11.一种智能设备的异常检测装置， 其特征在于， 包括： 获取模块、 智能分析模块、 以及 异常检测模块， 其中： 所述获取模块， 用于获取待检测数据； 其中， 所述待检测数据为目标智能设备在预设时 间内采集的原 始数据； 所述智能分析模块， 用于对所述待检测数据进行同类型智能分析， 得到所述目标智能 设备的第一智能分析 结果； 所述异常检测模块， 用于在根据所述第一智能分析结果， 确定所述目标智能设备存在 智能异常的情况 下， 对所述目标智能设备的智能异常进行 上报。 12.一种电子装置， 包括存储器和 处理器， 其特征在于， 所述存储器中存储有计算机程 序， 所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1至10中任一项所述的智能 设备的异常检测方法。 13.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序 被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的智能设备的异常检测方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114461863 A 3