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申请/专利权人：上海梦象智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于GMM‑UBM的非侵入式电气指纹识别方法，其特点是该方法包括通用背景模型的构建和训练、高斯混合模型的构建和训练、电气数据特征的提取、实时电气数据的采集等步骤，利用瞬时功率的梅尔频率倒谱系数作为唯一特征，标识不同设备的不同状态，在通用背景模型训练完成后，对于任何新出现的目标识别电器，都仅使用极少量数据训练的训练，就能具有对该电器的电气指纹高准确率的识别效果。本发明与现有技术相比具有高准确度地对电路中电器设备的工作状态变化进行识别，从而达到对电路进行监控、对危险用电进行警示等作用，方法简便，对训练数据量要求低、训练简易、高效，大降低了特征类别的区分难度，具有广泛的应用场景。
主权项：1.一种基于GMM-UBM的非侵入式电气指纹识别方法，其特征在于采用提取的瞬时功率的梅尔频率倒谱系数作为识别特征，基于训练好的UBM模型，将少量的特定特征数据作为训练集进行训练，将待判别数据送入训练好的GMM模型，得到判别结果，实现电气指纹识别的具体步骤如下：步骤1：采集用于训练UBM模型识别的非特定电器的电气数据，以及用于训练GMM模型识别的特定电器的电气数据；步骤2：对步骤1采集的电气数据进行处理，并分别形成UBM模型和GMM模型的训练集；步骤3：构建并初始化UBM模型，并用步骤2中所得的训练集训练UBM模型；步骤4：构建并初始化GMM模型，并用步骤2中所得的训练集训练GMM模型，有多个要识别的状态则得到的多个GMM模型；步骤5：实时采集电路中的电气数据并提取特征，将所得特征一一输入训练好的GMMs模型进行特征打分，根据GMMs模型的打分结果，判断当前特征分属于哪个特征类别，从而判断当前数据段所存在的电器状态的切换，从而监测到当前电路中正在工作的电器的身份，实现电气指纹的识别。
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权利要求：
百度查询： 上海梦象智能科技有限公司 一种基于GMM-UBM的非侵入式电气指纹识别方法
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