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龙图腾网获悉江苏无界智慧科技有限公司申请的专利基于生成对抗网络的智能地锁异常检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120579115B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511087007.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于生成对抗网络的智能地锁异常检测方法及系统是由张庆年;陈乐强设计研发完成，并于2025-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗网络的智能地锁异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能地锁技术领域，特别涉及一种基于生成对抗网络的智能地锁异常检测方法及系统，通过采集目标地锁系列的地锁设计信息，并根据地锁设计信息提取每一系列型号的型号本征特征，获取型号本征特征集；基于型号本征特征集进行聚类分析，对应定义多个虚拟型号，并对应采集每一虚拟型号对应的真实异常样本数据，输出为真实训练数据集；结合地锁设计信息，定义每一虚拟型号的样本生成边界，并基于样本生成边界配置生成过滤器；结合真实训练数据集与生成过滤器，分别为每一虚拟型号构建并训练对应的生成对抗网络，并基于生成对抗网络进行智能地锁的异常检测，实现了提升智能地锁异常检测的可靠性和实用性的技术效果。

本发明授权基于生成对抗网络的智能地锁异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于生成对抗网络的智能地锁异常检测方法，其特征在于，包括： 采集目标地锁系列的地锁设计信息，并根据所述地锁设计信息提取每一系列型号的型号本征特征，获取型号本征特征集，其中，所述地锁设计信息包括产品结构信息、电气参数配置及感知装置规格； 基于型号本征特征集进行聚类分析，对应定义多个虚拟型号，并对应采集每一所述虚拟型号对应的真实异常样本数据，输出为真实训练数据集； 结合所述地锁设计信息，定义每一所述虚拟型号的样本生成边界，并基于样本生成边界配置生成过滤器； 结合所述真实训练数据集与所述生成过滤器，分别为每一虚拟型号构建并训练对应的生成对抗网络，并基于所述生成对抗网络进行智能地锁的异常检测； 其中，基于型号本征特征集进行聚类分析，对应定义多个虚拟型号，并对应采集每一所述虚拟型号对应的真实异常样本数据，输出为真实训练数据集，包括： 对所述型号本征特征集执行基于密度的无监督聚类分析，获取多个聚类簇； 将每一聚类簇对应定义为一虚拟型号，并根据聚类簇边界建立型号映射表； 基于所述型号映射表，遍历每一所述虚拟型号对应的系列型号，对应采集历史异常状态数据并标准化，结构化输出为所述真实训练数据集； 其中，分别为每一虚拟型号构建并训练对应的生成对抗网络，包括： 以每一所述虚拟型号为标的，分别构建具备对抗结构的样本生成器与异常判别器，并将所述生成过滤器连接至所述样本生成器的输出端； 基于所述真实训练数据集对所述样本生成器进行异常样本数据的特征建模； 通过对抗训练迭代优化所述样本生成器与所述异常判别器，直至满足预设的迭代约束，输出包含所述样本生成器与所述异常判别器的所述生成对抗网络； 其中，基于所述生成对抗网络进行智能地锁的异常检测，包括： 根据所述型号映射表匹配目标智能地锁的系列型号对应的所述生成对抗网络，并提取对应的异常判别器； 获取目标智能地锁的实时状态数据，并同步输入至所述生成过滤器与所述异常判别器进行2PASS异常检测； 其中，进行2PASS异常检测，包括： 根据所述生成过滤器对所述实时状态数据进行边界检测，若所述实时状态数据中存在任意一项不通过，则输出异常检测结果为第一类异常，其中，所述第一类异常至少包括传感异常与传输异常； 若所述实时状态数据均通过所述生成过滤器，则输入所述实时状态数据至所述异常判别器，对应获取异常检测结果为第二类异常，其中，所述第二类异常至少包括异常代码与异常位置。

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