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龙图腾网获悉安徽安凯汽车股份有限公司申请的专利一种基于动态优先级调度的车联网冗余数据补传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：CN121173843B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511714786.8，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权一种基于动态优先级调度的车联网冗余数据补传方法及系统是由李杨;黄金保;李韧;李冉;周宁;黄子昂;王法龙;赵玉莹;董健英;谢峰设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态优先级调度的车联网冗余数据补传方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于动态优先级调度的车联网冗余数据补传方法及系统，涉及新能源汽车车联网技术领域。该方法包括：获取多模态车辆状态时序数据；通过预警预测模型分析多模态车辆状态时序数据，预测数据的预警概率；基于多模态数据的时效性、数据体积以及预警概率，确定多模态数据补传优先级；基于多模态数据补传优先级，对不同类型的数据进行分层压缩处理，得到压缩数据；将压缩数据按预设规则存入紧急缓存区和或主存储区，并在网络恢复后依据补传优先级补传。本申请用于基于动态优先级调度的车联网冗余数据补传过程中，解决了现有技术车载补传数据冗余开销大、补传效率低的技术问题。

本发明授权一种基于动态优先级调度的车联网冗余数据补传方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态优先级调度的车联网冗余数据补传方法，其特征在于，包括： 获取多模态车辆状态时序数据，包括：驱动电机温度、电池温度、电压、电流、绝缘报警、胎压异常、车门状态、车辆运行参数、GPS数据以及环境数据；其中，所述车辆运行参数包括：速度、加速度、负载； 通过预警预测模型分析所述多模态车辆状态时序数据，预测数据的预警概率；所述预警预测模型是采用Transformer编码层与长短期记忆网络构建的混合预测模型，用于对所述车辆状态时序数据进行特征提取与时序相关性建模，预测数据的预警概率； 基于多模态车辆状态时序数据的时效性、数据体积以及所述预警概率，确定多模态车辆状态时序数据补传优先级； 基于所述多模态车辆状态时序数据补传优先级，对不同类型的多模态车辆状态时序数据进行分层压缩处理，得到压缩数据，其中，连续型数据采用差值编码与霍夫曼压缩算法进行处理，离散型报警数据采用位域合并编码方式进行压缩； 将所述压缩数据按预设规则存入紧急缓存区和或主存储区，并在网络恢复后依据补传优先级补传。

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