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龙图腾网获悉长城汽车股份有限公司申请的专利一种车辆故障的检测方法、装置、车载终端及存储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：CN116910552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310895017.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种车辆故障的检测方法、装置、车载终端及存储介质是由张凯设计研发完成，并于2023-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆故障的检测方法、装置、车载终端及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于汽车技术领域，提供了一种车辆故障的检测方法、装置、车载终端及存储介质，所述方法包括：获取待检测车辆的目标车辆信息；将目标车辆信息输入至已训练的故障检测模型进行处理，得到待检测车辆的故障检测结果；故障检测模型基于样本数据集对预构建的孤立森林模型进行训练得到；样本数据集包括正样本集合和负样本集合；正样本集合和负样本集合基于聚类算法对样本车辆信息集合进行聚类处理得到。与现有技术使用的检测模型相比，本申请中的故障检测模型是对孤立森林模型进行训练得到的，且样本数据集是对基于聚类算法对样本车辆信息集合进行聚类处理后得到，提高了故障检测模型的检测精度，进而提高了对车辆故障的检测准确率。

本发明授权一种车辆故障的检测方法、装置、车载终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆故障的检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测车辆的目标车辆信息； 将所述目标车辆信息输入至已训练的故障检测模型进行处理，得到所述待检测车辆的故障检测结果；其中，所述故障检测模型基于样本数据集对预构建的孤立森林模型进行训练得到；所述样本数据集包括正样本集合和负样本集合；所述正样本集合和所述负样本集合基于聚类算法对样本车辆信息集合进行聚类处理后得到； 所述故障检测模型通过以下方式训练获得： 将所述样本车辆信息集合输入至所述孤立森林模型进行处理，得到所述样本车辆信息集合中每个样本车辆信息对应的异常分数； 根据所述每个样本车辆信息对应的异常分数，对所述每个样本车辆信息进行聚类处理，得到所述样本车辆信息集合对应的多个簇； 确定每个簇中，第一数量与所述簇中样本车辆信息的总数量之间的比值；其中，第一数量指所述每个簇中，所述异常分数小于第一阈值的第一样本车辆信息的数量； 根据所述比值对所述多个簇进行划分，得到所述正样本集合和所述负样本集合； 根据所述正样本集合和所述负样本集合，对所述孤立森林模型进行优化训练，得到所述故障检测模型； 所述确定每个簇中，第一数量与所述簇中样本车辆信息的总数量之间的比值，包括： 计算所述多个簇的簇间平方和； 若所述簇间平方和大于或等于第二阈值，则确定所述每个簇的所述比值。

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