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龍圖騰網恭喜重慶賽力斯鳳凰智創科技有限公司申請的專利車載報文的異常檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119854395B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510323151.9，技術領域涉及：H04L69/22；該發明授權車載報文的異常檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質是由鄧杰;黃大飛;陳軼;梁金柱設計研發完成，并于2025-03-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本車載報文的異常檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本申請涉及一種車載報文的異常檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質，該方法包括：獲取訓練樣本，其中，所述訓練樣本包括樣本車載報文和指示所述樣本車載報文是否異常的硬標簽；采用所述訓練樣本構建和訓練教師模型，其中，所述教師模型中的MobileNet層用于提取所述樣本車載報文的空間特征，所述教師模型中的門控循環單元用于捕捉所述樣本車載報文的時間序列特征；根據所述訓練樣本的硬標簽和所述教師模型輸出的軟標簽，對初始的學生模型進行知識蒸餾學習，其中，所述軟標簽指所述樣本車載報文的類別概率分布；采用訓練完成的學生模型檢測目標車載報文是否異常。本申請實現了兼顧報文檢測準確性和高計算效率。

本發明授權車載報文的異常檢測方法、裝置、電子設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種車載報文的異常檢測方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓練樣本，其中，所述訓練樣本包括樣本車載報文和指示所述樣本車載報文是否異常的硬標簽； 采用所述訓練樣本構建和訓練教師模型，其中，所述教師模型中的MobileNet層用于提取所述樣本車載報文的空間特征，所述教師模型中的門控循環單元用于捕捉所述樣本車載報文的時間序列特征； 根據所述訓練樣本的硬標簽和所述教師模型輸出的軟標簽，對初始的學生模型進行知識蒸餾學習，其中，所述軟標簽指所述樣本車載報文的類別概率分布； 采用訓練完成的學生模型檢測目標車載報文是否異常； 其中，采用所述訓練樣本構建和訓練教師模型包括： 將所述樣本車載報文中的一維時間序列特征映射到二維空間，形成圖像； 采用所述教師模型的MobileNet層提取所述圖像的整體特征和局部特征，并將所述圖像轉換為MobileNet輸出向量； 通過所述門控循環單元中的更新門和重置門捕捉所述MobileNet輸出向量的長程依賴，得到門控輸出向量； 基于所述門控輸出向量對應的檢測結果與真實標簽之間的差值調整損失值，得到訓練完成的教師模型； 其中，根據所述訓練樣本的硬標簽和所述教師模型輸出的軟標簽，對初始的學生模型進行知識蒸餾學習包括： 確定具有單層卷積核和單層的門控循環單元的初始MobileNet-GRU學生模型； 通過調整溫度系數，采用softmax函數將所述教師模型的輸出轉化為軟標簽，得到蒸餾損失函數，其中，所述溫度系數大于第一閾值表示軟標簽的分布區域均勻，所述溫度系數小于所述第一閾值表示所述軟標簽的分布接近所述硬標簽的分布； 根據所述訓練樣本的硬標簽訓練所述初始的學生模型，得到硬標簽損失函數； 根據所述蒸餾損失函數和所述硬標簽損失函數的加權得到總損失函數，并根據所述總損失函數的損失值確定訓練完成的學生模型； 其中，將所述樣本車載報文中的一維時間序列特征映射到二維空間，形成圖像包括： 將每條車載報文中的每個字節擴展為一個塊，其中，每個塊中的所有像素值都設置為所述字節的值； 將多個塊按特定規則排列成矩陣； 采用插值法將所述矩陣進行擴展得到圖像； 通過對所述圖像進行歸一化，得到像素值位于[0,1]區間內的圖像。

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