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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种自动驾驶汽车异常检测方法及相关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：CN117056845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202311083571.1，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种自动驾驶汽车异常检测方法及相关系统是由闵海根;陈仕祥;赵祥模;吴霞;徐志刚;刘占文;尚旭明;宋瑞;杨澜;张立成;王润民;龚思远;王武祺;方煜坤;雷小平设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶汽车异常检测方法及相关系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动驾驶汽车异常检测方法及系统，采用自动驾驶车辆正常行驶状态下的系统运行数据信息训练深度神经网络异常检测模型得到训练好的异常检测模型；利用异常检测模型对自动驾驶车辆的实时数据进行检测得到自动驾驶车辆的检测结果，本发明能够有效支持工程师或相关领域专家调查黑箱异常检测模型预测的异常。除了有助于节省时间和维护成本外，它还实现了模型的透明性，从而促进工程师或相关领域专家信任所提出的异常检测模型。能够很好的展现对模型输出有重要影响的特征，以及展现这些特征单一地对模型输出产生的影响，进而提升领域专家对深度学习模型决策的理解，更为重要的是加快了领域专家对异常的定位和故障的诊断。

本发明授权一种自动驾驶汽车异常检测方法及相关系统在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶汽车异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采用自动驾驶车辆正常行驶状态下的系统运行数据信息训练深度神经网络异常检测模型得到训练好的异常检测模型； 利用异常检测模型对自动驾驶车辆的实时数据进行检测得到自动驾驶车辆的检测结果； 深度神经网络异常检测模型训练过程包括：选用经过深度神经网络异常检测模型压缩和解压的原始输入的系统运行数据信息与原始训练数据的差值作为OCSVM拟合的数据，拟合过超平面边界的OCSVM模型的输入，以此来检测异常，边界以内的样本是正常样本，边界以外的样本即为异常； 深度神经网络异常检测模型包括长短期记忆自动编码器和OCSVM异常检测模块； 重建深度长短期记忆自动编码器网络：将深度神经网络异常检测模型的输出层的输出结构设置为单维度输出，将训练好的深度神经网络异常检测模型的每一层权重赋予新搭建的长短期记忆自动编码器，以此来代替原始被解释模型进行可解释性赋能； 使用长短期记忆自动编码器深度神经网络的训练数据作为模型解释器的背景集，同时解释模型使用重建的深度长短期记忆自动编码器网络，以此来构建模型解释器，基于模型解释器计算出的测试集所有样本的所有特征的SHAP值。

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