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龙图腾网获悉江苏路必达物联网技术有限公司申请的专利车辆操控状态识别方法、设备、装置、介质及产品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：CN119884858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202411837400.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权车辆操控状态识别方法、设备、装置、介质及产品是由项大兵;黄小伟;邬明宇设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆操控状态识别方法、设备、装置、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种车辆操控状态识别方法、设备、装置、介质及产品，涉及数据处理技术领域，该方法包括获取车辆的待识别传感器时序数据，待识别传感器时序数据包括各维度上的一维时序数据；基于每个维度上的一维时序数据确定待识别传感器时序数据的时序周期，并基于待识别传感器时序数据的时序周期对待识别传感器时序数据进行滑窗操作，得到多个时间窗口数据；将多个时间窗口数据依次输入至车辆操控状态分类模型，得到车辆操控状态分类模型输出的车辆操控状态识别结果。本发明有效提高了车辆操控状态识别的精度和可靠性。

本发明授权车辆操控状态识别方法、设备、装置、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种车辆操控状态识别方法，其特征在于，包括： 获取车辆的待识别传感器时序数据，所述待识别传感器时序数据包括x轴、y轴和z轴上的一维时序数据； 基于每个维度上的所述一维时序数据确定所述待识别传感器时序数据的时序周期，并基于所述待识别传感器时序数据的时序周期对所述待识别传感器时序数据进行滑窗操作，得到多个时间窗口数据； 将所述多个时间窗口数据依次输入至车辆操控状态分类模型，得到所述车辆操控状态分类模型输出的车辆操控状态识别结果； 其中，所述车辆操控状态分类模型是通过以下方式得到的： 获取车辆的传感器时序样本数据，所述传感器时序样本数据包括各维度上的一维时序样本数据； 基于每个维度上的所述一维时序样本数据确定所述传感器时序样本数据的时序周期，并基于所述传感器时序样本数据的时序周期对所述传感器时序样本数据进行滑窗操作，得到多个时间窗口样本数据； 将多个所述时间窗口样本数据依次输入至预训练模型，并根据所述预训练模型的输出确定所述预训练模型的总损失，其中，所述总损失包括所述时间窗口样本数据对应的车辆操控预测状态标签与车辆操控真实状态标签之间的交叉熵损失及多个所述时间窗口样本数据对应的车辆操控预测状态标签之间的自相关性损失； 根据所述总损失对所述预训练模型进行参数更新，直至所述预训练模型收敛，得到训练好的车辆操控状态分类模型； 所述预训练模型包括注意力机制层、长短期记忆网络层、卷积-池化层及全连接层，所述方法包括： 对于每个时间窗口样本数据，将当前所述时间窗口样本数据进行下采样及标准化处理后分别输入至所述注意力机制层及所述卷积-池化层，其中，在所述注意力机制层中，所述时间窗口样本数据中不同维度上的数据赋予不同的注意力权重； 将当前所述时间窗口样本数据对应的所述注意力机制层的输出结果及上一所述时间窗口样本数据对应的所述长短期记忆网络层的输出结果输入至所述长短期记忆网络层； 将当前所述时间窗口样本数据对应的所述卷积-池化层的输出结果及所述长短期记忆网络层的输出结果进行特征合并后输入至所述全连接层进行分类计算，得到当前所述时间窗口样本数据对应的车辆操控预测状态标签。

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