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龙图腾网获悉西华大学申请的专利车路云一体化复杂时间序列实时异常检测方法与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：CN120354889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510839378.9，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权车路云一体化复杂时间序列实时异常检测方法与系统是由陈鹏;谢雪莲;单文煜;吴磊;李曦;边昂设计研发完成，并于2025-06-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本车路云一体化复杂时间序列实时异常检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了车路云一体化复杂时间序列实时异常检测方法与系统，涉及车联网领域，方法包括S1、构建初始的异常检测模型；S2、获取训练数据集；S3、训练数据集导入初始的异常检测模型，对其进行训练优化，获得优化后的异常检测模型；S4、获取待预测的数据；S5、利用优化后的异常检测模型对待预测的数据进行异常检测，获得异常检测结果；本方法引入时间池化和通道注意力机制用于提取特征维度和时间维度之间的复杂交互关系；加入基于通道权重调整机制的模块通过动态调节通道权重降低模型的计算复杂度，提升模型对关键特征的表达能力；集成交互卷积模块用于捕捉多维空间中的依赖关系，并支持多种类型异常事件的同时检测。

本发明授权车路云一体化复杂时间序列实时异常检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.车路云一体化复杂时间序列实时异常检测方法，其特征在于，包括： S1、构建初始的异常检测模型，异常检测模型包括嵌入编码模块、多个编码器、重构模块及异常分析模块，嵌入编码模块的输出分别作为多个编码器的输入，多个编码器的输出均作为重构模块的输入，重构模块的输出作为异常分析模块的输入；嵌入编码模块用于对输入的多维时间序列数据进行降维和加入位置编码；编码器用于特征提取生成编码序列；重构模块用于从编码序列中重构输入序列；异常分析模块用于计算每个时间步的异常分数，并与阈值δ比较得到异常检测结果；每个编码器包括异常注意力模块、时间上下文感知模块、第一残差连接和层归一化模块、通道自适应增强模块、第二残差连接和层归一化模块、交互卷积模块、第三残差连接和层归一化模块、前向传播模块及第四残差连接和层归一化模块，异常注意力模块采用异常注意力机制来量化关联差异来有效区分正常点和异常点，并放大异常点特征；时间上下文感知模块用于提取全局特征和局部特征，并生成时间特征矩阵；通道自适应增强模块用于强化关键特征；交互卷积模块用于捕捉短期异常和长期趋势，并对短期异常和长期趋势进行拼接；时间上下文感知模块包括注意力池化层、平均池化层、共享全连接层、两个卷积激活层和第一融合层，异常注意力模块的输出分别作为注意力池化层和平均池化层的输入，注意力池化层用于提取局部特征，平均池化层用于提取全局特征；局部特征经过加权和后与全局特征共同输入共享全连接层进行特征存储和融合；两个卷积激活层计算通道间的交互关系，动态调整各通道的重要性，强化时间动态信息，共享全连接层的输出分别作为两个卷积激活层的输入，两个卷积激活层的输出作为第一融合层的输入，第一融合层使用加法融合策略对两个卷积激活层强化后的特征和异常注意力模块的输出进行融合，生成增强后的时间特征矩阵； S2、获取训练数据集； S3、训练数据集导入初始的异常检测模型，对其进行训练优化，获得优化后的异常检测模型； S4、获取待预测的数据； S5、利用优化后的异常检测模型对待预测的数据进行异常检测，获得异常检测结果。

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