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龍圖騰網(wǎng)恭喜成都路行通信息技術(shù)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于特征時(shí)域匹配的車輛碰撞檢測(cè)方法及系統(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114330449B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-27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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111674143.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/22；該發(fā)明授權(quán)一種基于特征時(shí)域匹配的車輛碰撞檢測(cè)方法及系統(tǒng)是由唐溢;丁文忠;陳劍波設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-31向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于特征時(shí)域匹配的車輛碰撞檢測(cè)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于特征時(shí)域匹配的車輛碰撞檢測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括S1：采用自適應(yīng)數(shù)據(jù)采樣算法，獲取實(shí)時(shí)上傳的高頻數(shù)據(jù)包；S2：局部異常檢測(cè)，判斷是否有局部異常點(diǎn)，當(dāng)存在局部異常點(diǎn)時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度特征處理，獲得特征集合；S3：通過構(gòu)建的歷史特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行特征匹配，計(jì)算相似距離；S4：獲得最小相似距離輸入到碰撞評(píng)估模型中輸出碰撞檢測(cè)結(jié)果；系統(tǒng)包括至少一個(gè)設(shè)備端、碰撞檢測(cè)端和歷史特征數(shù)據(jù)庫。本發(fā)明通過自適應(yīng)數(shù)據(jù)采集算法采集數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)采集壓力，通過不同維度進(jìn)行特征的提取和融合，解決了特征提取維度單一問題，并通過構(gòu)建歷史特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配檢測(cè)，提高車輛碰撞檢測(cè)的精確度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于特征時(shí)域匹配的車輛碰撞檢測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于特征時(shí)域匹配的車輛碰撞檢測(cè)方法，其特征在于，包括：S1：采用自適應(yīng)數(shù)據(jù)采樣算法，獲取實(shí)時(shí)上傳的高頻數(shù)據(jù)包；S2：根據(jù)所述高頻數(shù)據(jù)包，進(jìn)行局部異常檢測(cè)，判斷是否有局部異常點(diǎn)，當(dāng)存在局部異常點(diǎn)時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度特征處理，獲得特征集合，否則結(jié)束；所述多維度特征處理包括第一預(yù)處理和第二預(yù)處理，所述第一預(yù)處理采用不同特征提取方法獲得多維度的特征，所述第一預(yù)處理的特征提取方法，包括深度學(xué)習(xí)自編碼、統(tǒng)計(jì)方法、線性變換；所述第二預(yù)處理對(duì)所述第一預(yù)處理輸出的多維度特征進(jìn)行融合和降維操作，構(gòu)建輸出特征集合，所述第二預(yù)處理采用PCA主成分分析算法將所述第一預(yù)處理得到的不同類特征進(jìn)行特征融合；S3：基于所述特征集合，與預(yù)先構(gòu)建的歷史特征數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征匹配，計(jì)算相似距離，獲取所述歷史特征數(shù)據(jù)庫中相似度最高的歷史數(shù)據(jù)；S4：將與所述歷史特征數(shù)據(jù)庫進(jìn)行計(jì)算匹配得到的最小相似距離輸入到碰撞評(píng)估模型中輸出碰撞檢測(cè)結(jié)果。

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