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龙图腾网恭喜广州海德汽配有限公司申请的专利基于车联网数据的车辆状态监控方法、系统、终端及介质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：CN119814839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510287462.4，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权基于车联网数据的车辆状态监控方法、系统、终端及介质是由刘泽仁;张得飞;张葳芝设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车联网数据的车辆状态监控方法、系统、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于车联网数据的车辆状态监控方法、系统、终端及介质，属于车联网技术领域。该方法包括：获得目标车辆的初始车联网数据；根据动态时间弯曲结合目标车辆的预设数据对初始车联网数据进行曲线拟合获得目标拟合曲线；对目标拟合曲线进行数据特征识别获得初始异常数据；根据最大信息系数对初始异常数据进行分组检测获得第一异常数据和第一异常数据的第一异常概率；根据卷积神经网络对初始异常数据进行异常识别获得第二异常数据和第二异常数据的第二异常概率；根据第一异常概率和第二异常概率对第一异常数据和第二异常数据进行融合获得目标异常数据；根据目标异常数据进行车辆状态预测获得车辆状态预测结果。

本发明授权基于车联网数据的车辆状态监控方法、系统、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于车联网数据的车辆状态监控方法，其特征在于，所述方法包括：获得目标车辆在目标传感器下对应的初始车联网数据；获得所述目标车辆在车辆状态正常时对应的预设数据，根据动态时间弯曲结合所述目标车辆的所述预设数据对所述初始车联网数据进行曲线拟合获得所述目标车辆在所述目标传感器下对应的目标拟合曲线；对所述目标拟合曲线进行数据特征识别获得所述初始车联网数据对应的初始异常数据；根据最大信息系数对所述初始异常数据进行分组检测获得第一异常数据和所述第一异常数据对应的第一异常概率；根据卷积神经网络对所述初始异常数据进行异常识别获得第二异常数据和所述第二异常数据对应的第二异常概率；根据所述第一异常概率和所述第二异常概率对所述第一异常数据和所述第二异常数据进行融合获得所述初始车联网数据对应的目标异常数据；根据所述目标异常数据对所述目标车辆进行车辆状态预测，获得所述目标车辆对应的车辆状态预测结果；其中，所述根据最大信息系数对所述初始异常数据进行分组检测获得第一异常数据和所述第一异常数据对应的第一异常概率，包括：从所述目标拟合曲线中获得所述初始异常数据对应的车辆操作类型，并根据所述车辆操作类型获得对应的理想车联网数据；根据所述最大信息系数计算所述初始异常数据和所述理想车联网数据之间的信息系数值，并获得所述信息系数值对应的最大信息值；根据所述最大信息值构建目标核函数，并根据所述目标核函数计算所述初始异常数据和所述理想车联网数据之间对应的距离信息；根据所述距离信息从所述初始异常数据中筛选得到所述第一异常数据，并根据所述距离信息确定所述第一异常数据对应的所述第一异常概率。

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