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龙图腾网获悉杭州师范大学申请的专利基于物理不变子空间的无监督车联网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：CN117612277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202311602258.4，技术领域涉及：G07C5/08；该发明授权基于物理不变子空间的无监督车联网异常检测方法及系统是由周漫;连艳陆设计研发完成，并于2023-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物理不变子空间的无监督车联网异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理不变子空间的无监督车联网异常检测方法及系统。本发明利用卡尔曼变分自编码器学习车辆的正常运动轨迹，并在自编码器中添加子空间提取层来识别和捕获潜在空间表示中与异常检测任务相关的判别性子空间。带有子空间提取层的卡尔曼变分自编码器将空间表征和动作识别分开，并使用高斯状态空间模型来捕获序列数据中的潜在动态信息过滤异常值和噪声信息，从而提高异常检测的准确性和鲁棒性。利用自适应非参数累积和异常检测器自动调整检测阈值，适应不同异常数据分布和变化。

本发明授权基于物理不变子空间的无监督车联网异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理不变子空间的无监督车联网异常检测方法，其特征在于，包括： 通过车载传感器收集汽车行驶状态的时间序列数据，对收集数据进行数据预处理； 利用包含子空间提取层的卡尔曼变分自编码器，对预处理后的数据进行训练，重构出满足物理定律的具有特征相关性的紧凑的行为序列来捕获多元时间行为序列的正常模式； 所述卡尔曼变分自编码器包括三个组件：编码器网络子空间提取层和解码器网络其中，表示样本数据，表示包含xt特征的隐变量，是隐变量zt经线性变换后提取的子空间表征，是解码器网络输出的行为序列，φ和θ分别是编码器和解码器网络参数，是自编码器中引入的隐变量，其中表示隐变量bt的第i个物理学属性对运动状态的重要性，bt的总体重要程度用βt表示，C表示测量矩阵；所述卡尔曼变分自编码器取序列xt-T:t即xt和之前的连续T个观测时刻的样本数据作为输入来重构具体步骤为： 1编码器网络将输入样本数据序列xt-T:t映射到隐变量序列zt-T:t上，记作{zt}，{zt}服从后验分布 2子空间提取层提取zt中的重要关联特征，得到特征的子空间表征 3解码器网络学习先验分布的近似将子空间表征映射回原数据空间中； 利用基于迭代重加权最小二乘的状态估计器，对重构的行为序列进行状态估计； 利用异常检测器对状态估计器预测的状态与传感器观测状态之间的状态差进行自适应的非参数累积求和，以进行异常检测。

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