摘要
本发明公开了一种电瓶车违规充电的检测方法，包括如下步骤：S1、在电瓶车和充电桩上安装传感器，实时采集电流、电压、温度充电数据，并在边缘设备上进行初步处理；S2、通过自监督学习生成伪标签；S3、通过数据增强技术生成不同视图，利用对比学习模型SimCLR训练模型在不同视图下学习充电过程的特征表示；S4、使用变分自动编码器对正常充电数据进行建模，生成正常充电过程的分布模型；S5、在边缘计算节点上部署训练好的SimCLR对比学习模型和VAE模型，实时处理传感器数据，当检测到异常充电行为时，系统立即发出报警信号，通知用户或管理系统采取措施。本发明通过结合机器学习算法和边缘计算技术，为电瓶车违规充电检测提供了高效、精准的解决方案。
