基于级联深度学习的社区电动两轮车入户充电行为非介入式识别与预警系统——面向消防安全治理的AI监管方案

简介

本系统通过非介入式电力监测技术实时识别社区电动两轮车入户充电行为，创新地采用级联深度学习模型，其中改进式MW-CUSUM用于放大投切信号，OCSVM提取最优特征子集，并训练目标类提高投切状态识别效率，改善数据泛化性；采用多阶段混合特征选择，实现高精度识别与预警；采用边云协同计算架构，可以实现更低延迟和更高安全性。减少硬件部署需求90%，显著提升分类准确率至91%，并使系统响应延迟低于0.5秒。