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龙图腾网获悉质子汽车科技有限公司申请的专利数据异常检测模型的生成方法、检测方法、装置以及设备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：CN120387124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510874290.0，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权数据异常检测模型的生成方法、检测方法、装置以及设备是由徐少波;朱文超;周波;张成威;桂志强设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据异常检测模型的生成方法、检测方法、装置以及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种数据异常检测模型的生成方法、检测方法、装置以及设备，涉及汽车检测技术领域。其中，该数据异常检测模型的生成方法包括：采集获取训练数据集，其中，训练数据集包括目标车型在不同工况下的行驶数据、环境信息以及对应的时间信息、异常检测结果；采用训练数据集训练预设网络模型，获取数据异常检测模型，数据异常检测模型用于检测目标车型是否存在异常。该方法通过使用特定的训练数据集训练包含环境因素融合层等多个层级的预设网络模型以得到数据异常检测模型，实现了使用数据异常检测模型进行数据异常检测，且数据异常检测模型可以结合环境信息动态调整检测标准，从而提高了智能网联汽车数据异常检测的准确性和鲁棒性。

本发明授权数据异常检测模型的生成方法、检测方法、装置以及设备在权利要求书中公布了：1.一种数据异常检测模型的生成方法，其特征在于，包括： 采集获取训练数据集，其中，所述训练数据集包括目标车型在不同工况下的行驶数据、环境信息以及对应的时间信息、异常检测结果； 采用所述训练数据集训练预设网络模型，获取数据异常检测模型，其中，所述预设网络模型包括多个层级，所述多个层级包括：向量转换层、编码器层、环境因素融合层、多分支输出层，其中，所述环境因素融合层用于将所述环境信息与所述不同工况下的行驶数据、以及对应的异常检测结果进行融合，所述数据异常检测模型用于检测目标车型是否存在异常； 所述多分支输出层，用于输出异常判断分支结果和阈值预测分支结果，其中所述异常判断分支结果用于表示所述行驶数据的异常程度，所述阈值预测分支结果用于表示每一个所述行驶数据下一次的异常检测阈值； 所述采用所述训练数据集训练预设网络模型，获取数据异常检测模型，包括： 将所述训练数据集带入所述预设网络模型； 基于所述向量转换层，将所述不同工况对应的行驶数据转换为多维向量矩阵； 基于所述编码器层和所述多维向量矩阵，生成向量序列； 基于所述环境因素融合层，将所述向量序列和所述环境信息进行融合，生成融合矩阵； 基于所述多分支输出层，采用所述融合矩阵以及对应的异常检测结果，进行异常检查训练，获取数据异常检测模型； 所述基于所述向量转换层，将所述不同工况对应的行驶数据转换为多维向量矩阵，包括： 基于所述向量转换层，根据每个所述行驶数据对应的时间信息，生成行驶数据的数值序列、以及每个行驶数据对应的位置编码； 根据预设时长确定滑动窗口的长度，确定每个时间点的嵌入维度； 根据所述行驶数据的数值序列、所述预设时长、所述嵌入维度，生成所述多维向量矩阵； 所述基于所述环境因素融合层将所述向量序列和所述环境信息进行融合，生成融合矩阵，包括： 基于所述环境因素融合层，根据时间信息关联所述向量序列对应的环境信息； 采用所述环境因素融合层中的预设算法，学习训练将所述向量序列和所述环境信息进行融合，生成含有时序的融合矩阵。

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