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申请/专利权人：长春大学

摘要：本申请公开了一种智能车联网信息安全风险分析系统及方法，涉及信息分析技术领域，其采用基于深度学习的人工智能技术对司机的驾驶行为数据和车辆的行驶状态数据进行数据分析，提取出司机的驾驶行为特征以及车辆的行驶状态特征，并基于两者之间的时序响应性交互特征来表征车辆控制的可靠性，从而智能判断车辆是否存在安全风险，并提供相应的风险预警。这样，可以帮助驾驶员及时发现潜在的安全隐患，从而及时采取相应措施以确保车辆行驶的安全性。

主权项：1.一种智能车联网信息安全风险分析系统，其特征在于，包括：车联网信息调取模块，用于从车联网系统调取预定时间段内多个预定时间点的车辆行驶状态数据和司机驾驶行为数据，其中，所述车辆行驶状态数据包括车辆的速度、加速度、发动机转速、冷却液温度、轮胎气压和轮胎转向角度，所述司机驾驶行为数据包括方向盘转角、油门开度以及刹车踏板开度；数据时序关联特征提取模块，用于对所述多个预定时间点的车辆行驶状态数据和司机驾驶行为数据分别进行时序关联特征提取以得到车辆行驶状态时序关联特征向量和司机驾驶行为时序关联特征向量；时序响应交互模块，用于对所述车辆行驶状态时序关联特征向量和所述司机驾驶行为时序关联特征向量进行时序响应交互特征提取以得到车辆控制可靠性表征特征矩阵；安全风险分析模块，用于基于所述车辆控制可靠性表征特征矩阵，确定车辆控制风险的评估结果；其中，所述安全风险分析模块，包括：优化单元，用于对所述车辆控制可靠性表征特征矩阵进行基于信息聚合度的空间稀疏性限制以得到优化车辆控制可靠性表征特征矩阵；评估结果生成单元，用于将所述车辆控制可靠性表征特征矩阵通过基于分类器的安全风险评估器以得到所述评估结果，所述评估结果用于表示是否向驾驶员发送安全风险预警；其中，所述时序响应交互模块，包括：特征空间一致化处理单元，用于对所述车辆行驶状态时序关联特征向量和所述司机驾驶行为时序关联特征向量进行特征空间映射调整以得到映射后车辆行驶状态时序关联特征向量和映射后司机驾驶行为时序关联特征向量；响应性估计单元，用于计算所述映射后车辆行驶状态时序关联特征向量相对于所述映射后司机驾驶行为时序关联特征向量的响应性估计以得到所述车辆控制可靠性表征特征矩阵；其中，所述特征空间一致化处理单元，用于：将所述车辆行驶状态时序关联特征向量和所述司机驾驶行为时序关联特征向量通过基于全连接层的共空间嵌入映射器以得到所述映射后车辆行驶状态时序关联特征向量和所述映射后司机驾驶行为时序关联特征向量；其中，所述响应性估计单元，用于：将所述映射后车辆行驶状态时序关联特征向量和所述映射后司机驾驶行为时序关联特征向量的逆向量相乘以得到所述车辆控制可靠性表征特征矩阵。

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权利要求：

百度查询： 长春大学 智能车联网信息安全风险分析系统及方法