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龙图腾网恭喜交通运输部公路科学研究所申请的专利基于人工智能的智能车驾驶数据异常场景提取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：CN119557819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510128990.5，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于人工智能的智能车驾驶数据异常场景提取方法及系统是由张一鹏;李振华;刘砚玥;范青蓝;张卓敏;吴梦怡;张为;殷其昊设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的智能车驾驶数据异常场景提取方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的智能车驾驶数据异常场景提取方法及系统，涉及数据分析领域，包括调取各智能车的基础信息，得到各智能车的异常风险评估值；匹配得到各智能车的驾驶数据提取比例；获取各智能车的驾驶数据包，统计综合场景数据，处理后导入至集成AI云计算中心；本发明通过基于人工智能的智能车驾驶数据异常场景提取方法从多个数据传输终端获取智能车基础信息，分析并评估异常风险，动态调整数据提取比例，高效识别风险车辆。利用专业模块挖掘数据特征，并通过聚类分析标注异常场景，提升数据分析效率。

本发明授权基于人工智能的智能车驾驶数据异常场景提取方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的智能车驾驶数据异常场景提取方法，其特征在于，包括：从多个数据传输终端调取各智能车的基础信息，分析处理得到各智能车的异常风险评估值，基于各智能车的异常风险评估值，匹配得到各智能车的驾驶数据提取比例；基于各智能车的驾驶数据提取比例获取各智能车的驾驶数据包，同时获取各驾驶异常标记时间点，从驾驶数据包中统计各驾驶异常标记时间点的综合场景数据，并进行分类数据处理后导入至集成AI云计算中心；集成AI云计算中心接收各驾驶异常标记时间点的处理后综合场景数据，进行聚类处理生成各智能车的异常场景数据并进行存储；所述进行分类数据处理后导入至集成AI云计算中心，具体包括：将各驾驶异常标记时间点的图像数据、点云数据和雷达数据分别导入AI云计算中心本地的图像特征提取模块、点云几何特征提取模块和雷达特征提取模块，进行相应的数据处理，获得各驾驶异常标记时间点的图像特征数据、点云几何特征数据和雷达特征数据；将各驾驶异常标记时间点的控制系统数据与本地数据库中预存的控制系统数据校验集进行比对分析，获得各驾驶异常标记时间点的控制系统状态特征值，所述各驾驶异常标记时间点的控制系统状态特征值用于确认各驾驶异常标记时间点的控制系统是否正常，若某驾驶异常标记时间点的控制系统状态特征值大于或等于预设的控制系统状态异常阈值，则判定该驾驶异常标记时间点的控制系统为异常，若某驾驶异常标记时间点的控制系统状态特征值小于控制系统状态异常阈值，则判定该驾驶异常标记时间点的控制系统为正常；统计控制系统为异常时的各驾驶异常标记时间点，记为各异常控制系统标记时间点，并将各异常控制系统标记时间点的图像特征数据、点云几何特征数据和雷达特征数据存储至异常控制系统标签下的数据库中；所述控制系统数据校验集包括发动机响应时间阈值、制动减速度阈值、制动距离阈值、悬挂压缩量阈值和悬挂回弹速度阈值；将控制系统为正常时的各驾驶异常标记时间点的图像特征数据、点云几何特征数据、雷达特征数据共同记为各驾驶异常标记时间点的处理后综合场景数据。

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