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龙图腾网获悉天津城市职业学院申请的专利基于人工智能的智能网联汽车安全增强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：CN119810514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202411844784.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于人工智能的智能网联汽车安全增强方法及系统是由崔凤梅;田君;程玥;张铧;张宇飞;王超设计研发完成，并于2024-12-16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网联汽车安全增强方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能网联汽车数据安全技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的智能网联汽车安全增强方法及系统，本发明通过获取车外环境图像数据以及车辆运行数据，划分安全增强倾向类别，任选若干聚类簇添加图层，获取轮廓位置，以及，调整剩余聚类簇的大小，获得伪装车外环境图像数据，将全部数据进行加密，获得加密密文后全部发送至数据接收端，数据接收端获取加密密文，对加密密文进行解密，以及，将伪装车外环境图像数据还原为车外环境图像数据，本发明筛选出包含信息量更多的车外环境图像数据进行处理，使得可以在降低算力，提升数据处理的效率的同时，保证重要数据的安全性，且本发明对全部数据进行加密，进一步提升全部数据的安全性。

本发明授权基于人工智能的智能网联汽车安全增强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网联汽车安全增强方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取车外环境图像数据以及车辆运行数据，所述车辆运行数据包括车辆行驶速度，发动机转速，车辆加速度以及车辆转向角度； 步骤S2，通过卷积神经网络自动提取车外环境图像数据的图像特征，对所述图像特征基于形状和大小进行聚类分析，获取聚类簇数量； 步骤S3，将所述聚类簇数量结合车辆运行数据变化值划分安全增强倾向类别； 所述步骤S3中，还包括，根据聚类簇数量以及车辆运行数据变化值计算安全增强倾向表征值， 将聚类簇数量与预设聚类簇数量阈值的比值记为第一权重影响量； 获取车辆行驶速度变化值与预设车辆行驶速度变化值阈值的比值，发动机转速变化值与预设发动机转速变化值阈值的比值，车辆加速度变化值与预设车辆加速度变化值阈值的比值以及车辆转向角度变化值与预设车辆转向角度变化值阈值的比值之和记为第二权重影响量； 将第一权重影响量以及第二权重影响量加权求和获得安全增强倾向表征值； 所述步骤S3中，还包括，根据安全增强倾向表征值划分安全增强倾向类别，所述划分安全增强倾向类别的过程包括， 将安全增强倾向表征值与预设安全增强倾向表征值对比阈值进行对比， 若安全增强倾向表征值大于预设安全增强倾向表征值对比阈值，则划分安全增强倾向类别为强安全增强倾向类别； 若安全增强倾向表征值小于或等于预设安全增强倾向表征值对比阈值，则划分安全增强倾向类别为弱安全增强倾向类别； 步骤S4，响应于预设类别，任选若干聚类簇，在所述聚类簇上添加图层，并获取所述聚类簇的轮廓位置，以及，调整剩余聚类簇在所述车外环境图像数据的大小，获得伪装车外环境图像数据； 步骤S5，将伪装车外环境图像数据，聚类簇的轮廓位置以及未进行伪装的车外环境图像数据进行加密，获得加密密文后全部发送至数据接收端； 步骤S6，数据接收端获取加密密文，加密后的伪装车外环境图像数据，聚类簇的轮廓位置以及未进行伪装的车外环境图像数据，对所述加密密文进行解密，获得未进行伪装的车外环境图像数据； 以及，对伪装车外环境图像数据根据聚类簇的轮廓位置去除伪装车外环境图像数据的图层，并，调整剩余聚类簇在所述伪装车外环境图像数据的大小得到全部车外环境图像数据。

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