Sep, 2022
利用功能工作组和传感器通道的车辆时间异常检测系统
A Temporal Anomaly Detection System for Vehicles utilizing Functional Working Groups and Sensor Channels
Subash Neupane, Ivan A. Fernandez, Wilson Patterson, Sudip Mittal, Shahram Rahimi
TL;DR本文介绍了基于 Temporal Convolution Networks 的多阶段异常检测方法,使用 Vehicle Performance,Reliability 和 Operations (VePRO) 数据集,结合多个 FWG 的传感器来提供高达 96% 的检测精度和 91% 的准确预测。