Diese Offenbarung stellt eine Anomalieerkennung in mehrdimensionalen Sensordaten bereit. Ein Computer beinhaltet einen Prozessor und einen Speicher, in dem Anweisungen gespeichert sind, die durch den Prozessor ausführbar sind, um eine Zeitreihe von Vektoren von einem Sensor zu empfangen, einen gewichteten gleitenden Mittelwert der Vektoren zu bestimmen, eine inverse Kovarianzmatrix der Vektoren zu bestimmen, einen aktuellen Vektor von dem Sensor zu empfangen, einen quadratischen Mahalanobis-Abstand zwischen dem aktuellen Vektor und dem gewichteten gleitenden Mittelwert zu bestimmen und einen Indikator einer Anomalie bei dem Sensor als Reaktion darauf auszugeben, dass der quadratische Mahalanobis-Abstand einen Schwellenwert überschreitet. Der quadratische Mahalanobis-Abstand wird unter Verwendung der inversen Kovarianzmatrix bestimmt.
A computer includes a processor and a memory storing instructions executable by the processor to receive a time series of vectors from a sensor, determine a weighted moving mean of the vectors, determine an inverse covariance matrix of the vectors, receive a current vector from the sensor, determine a squared Mahalanobis distance between the current vector and the weighted moving mean, and output an indicator of an anomaly with the sensor in response to the squared Mahalanobis distance exceeding a threshold. The squared Mahalanobis distance is determined by using the inverse covariance matrix.
ANOMALIEERKENNUNG IN MEHRDIMENSIONALEN SENSORDATEN
2022-03-03
Patent
Electronic Resource
German
IPC: | B60W CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION , Gemeinsame Steuerung oder Regelung von Fahrzeug-Unteraggregaten verschiedenen Typs oder verschiedener Funktion |
Anomalieerkennung in Straßenverkehrsdaten einer urbanen Kreuzung
German Aerospace Center (DLR) | 2020
|FAHRZEUGBEZOGENE ANOMALIEERKENNUNG, -MELDUNG UND DYNAMISCHE REAKTION DARAUF
European Patent Office | 2022
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