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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异常囤积识别方法、装置、车辆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：CN115271778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202210317112.4，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权一种车辆异常囤积识别方法、装置、车辆及存储介质是由张绍林;何赛设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆异常囤积识别方法、装置、车辆及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种车辆异常囤积识别方法、装置、车辆及存储介质，其中方法包括：获取车辆的销售数据和车况数据，根据销售数据提取销售特征信息，根据车况数据提取车况特征信息，并将销售特征信息和车况特征信息输入车辆检测模型进行检测，根据检测结果判断车辆是否为异常囤积车辆，并输出异常囤积车辆的信息。本发明的有益效果包括：基于车辆的车联网数据，识别出异常囤积车辆的特征信息，根据该特征信息训练车辆检测模型，并采用该车辆检测模型识别市场中车辆的异常囤积状况，有效的预测车辆的实际市场需求，从而有效的调整库存，有针对性的进行车辆生产，使其更好的适应并满足市场需求，保障厂家自身的利益。

本发明授权一种车辆异常囤积识别方法、装置、车辆及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车辆异常囤积识别方法，其特征在于，包括： 获取车辆的销售数据和车况数据； 根据所述销售数据提取所述车辆的销售特征信息，根据所述车况数据提取所述车辆的车况特征信息； 将所述销售特征信息和所述车况特征信息输入预设的车辆检测模型进行检测，得到检测结果，其中，所述车辆检测模型用于检测车辆的异常囤积； 根据所述检测结果判断所述车辆是否为异常囤积车辆； 输出所述异常囤积车辆的信息； 其中，训练所述车辆检测模型的过程包括： 获取模型训练的第一训练集，所述第一训练集包括若干个车辆的销售数据和车况数据， 从所述车辆的销售数据和车况数据中选取识别为异常囤积的车辆，对所述第一训练集中识别为异常囤积的车辆对应的销售特征信息和车况特征信息进行数据标记； 对所述第一训练集中未标记的车辆销售特征信息和车况特征信息进行分类，得到异常囤积分类下的全部车辆销售特征信息和车况特征信息作为第二训练集； 采用所述第二训练集训练车辆检测模型，并通过所述第一训练集中的所述车况数据对所述车辆检测模型进行测试，得到训练后的预设车辆检测模型。

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