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龍圖騰網(wǎng)恭喜德聯(lián)易控科技(北京)有限公司申請的專利一種基于大數(shù)據(jù)邊緣計算設備的智能車輛稽核方法與系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119089161B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411145900.5，技術(shù)領域涉及：G06F18/21；該發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)邊緣計算設備的智能車輛稽核方法與系統(tǒng)是由于航;王曉春設計研發(fā)完成，并于2024-08-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于大數(shù)據(jù)邊緣計算設備的智能車輛稽核方法與系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于大數(shù)據(jù)邊緣計算設備的智能車輛稽核方法與系統(tǒng)，涉及智能車輛技術(shù)領域，包括，通過智能車輛上的傳感器收集環(huán)境信息和車輛運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預處理；基于識別出的情境特征，霧節(jié)點協(xié)同云端數(shù)據(jù)庫，生成針對特定情境的稽核策略；將稽核策略指令集發(fā)送回智能車輛，車輛實施策略調(diào)整并反饋效果數(shù)據(jù)；霧節(jié)點接收反饋數(shù)據(jù)對策略性能進行評估，基于評估結(jié)果，優(yōu)化現(xiàn)有的稽核策略，將優(yōu)化后的策略發(fā)送至智能車輛。本發(fā)明通過融合邊緣計算與云端數(shù)據(jù)庫，優(yōu)化智能車個性化策略，大幅提升環(huán)境適應力、駕駛安全與決策效率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大數(shù)據(jù)邊緣計算設備的智能車輛稽核方法與系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大數(shù)據(jù)邊緣計算設備的智能車輛稽核方法，其特征在于：包括，通過智能車輛上的傳感器收集環(huán)境信息和車輛運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預處理；霧節(jié)點接收到經(jīng)過預處理的數(shù)據(jù)后，進行初步分析；通過初步分析結(jié)果，霧節(jié)點進行情景感知分析，結(jié)合外部數(shù)據(jù)源構(gòu)建駕駛情境視圖，利用機器學習模型識別情境特征；基于識別出的情境特征，霧節(jié)點協(xié)同云端數(shù)據(jù)庫，生成針對特定情境的稽核策略；將稽核策略指令集發(fā)送回智能車輛，車輛實施策略調(diào)整并反饋效果數(shù)據(jù)；霧節(jié)點接收反饋數(shù)據(jù)對策略性能進行評估，基于評估結(jié)果，優(yōu)化現(xiàn)有的稽核策略，將優(yōu)化后的策略發(fā)送至智能車輛；所述通過智能車輛上的傳感器收集環(huán)境信息和車輛運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預處理，具體步驟如下：通過智能車輛配備的高精度傳感器，收集環(huán)境信息和車輛運行狀態(tài)數(shù)據(jù)；利用Z-score來識別并移除明顯偏離正常范圍的測量值，對于因信號干擾和硬件故障導致的缺失數(shù)據(jù)，使用最近鄰算法預測缺失值；采用UTC時間，將傳感器采集的所有原始數(shù)據(jù)對齊至同一時間基準，使跨傳感器數(shù)據(jù)的時間保持一致性；將原始數(shù)據(jù)的編碼格式轉(zhuǎn)換為UTF-8，提高數(shù)據(jù)兼容性，應用最大最小縮放法，數(shù)據(jù)縮放到指定范圍內(nèi)；所述霧節(jié)點接收到經(jīng)過預處理的數(shù)據(jù)后，進行初步分析，具體步驟如下：采用自適應加權(quán)融合算法動態(tài)調(diào)節(jié)預處理后的數(shù)據(jù)權(quán)重，進行數(shù)據(jù)融合，表達式為： ；其中，Wi表示第i個傳感器數(shù)據(jù)的權(quán)重，是傳感器測量誤差的方差，di是該傳感器與目標之間的距離；定義環(huán)境復雜度C，利用自適應加權(quán)融合后的數(shù)據(jù)，評估當前環(huán)境的復雜度，以指導后續(xù)數(shù)據(jù)分析的深度和資源分配，表達式為： ；其中，n是傳感器總數(shù)，Ni是第i個傳感器監(jiān)測到的目標數(shù)量，是所有傳感器平均檢測到的目標數(shù)；定義風險指數(shù)R，基于環(huán)境復雜度和車輛狀態(tài)，表達式為： ；其中，v是車輛速度，是速度的標準差，α是加速度的絕對值，A是加速度的平均值；根據(jù)風險指數(shù)R，霧節(jié)點生成決策建議，同時，將分析結(jié)果反饋給車輛控制系統(tǒng)和云端服務器，用于優(yōu)化全局交通管理和車輛自主決策。

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