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龙图腾网恭喜交通运输部公路科学研究所申请的专利基于大数据人工智能分析的智能车数据采集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：CN119380552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202411898005.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于大数据人工智能分析的智能车数据采集方法及系统是由范青蓝;张一鹏;李振华;吴梦怡;刘砚玥;张卓敏;殷其昊设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据人工智能分析的智能车数据采集方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据人工智能分析的智能车数据采集方法及系统，包括获取行车过程的传感数据和状态数据，整合所述扫描数据，对所述环境图像进行图像提取获得驾驶环境数据，构建用户驾驶环境数据共享平台并匹配区域驾驶环境数据，筛选所述区域驾驶环境数据，根据所述区域驾驶环境数据筛选结果确定车辆状态因子，根据所述区域驾驶环境数据和所述车辆状态因子构建智能车路评分模型，将行车过程的传感数据和状态数据输入所述智能车路评分模型获得车路评分，根据所述车路评分进行智能车数据采集。该方法不仅可以智能车数据采集的效率和准确性，同时具有较好的可解释性，可以直接应用于智能车数据采集系统中。

本发明授权基于大数据人工智能分析的智能车数据采集方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据人工智能分析的智能车数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取行车过程的传感数据和状态数据，对所述传感数据和所述状态数据进行预处理；所述传感数据包括环境图像和扫描数据；S2、整合所述扫描数据确定行车路况和行车车况，对所述环境图像进行图像提取获得驾驶环境数据，将所述驾驶环境数据、所述行车路况和所述状态数据组成用户驾驶环境数据；S3、构建用户驾驶环境数据共享平台，上传所述用户驾驶环境数据并匹配区域驾驶环境数据，筛选所述区域驾驶环境数据，根据所述区域驾驶环境数据筛选结果确定车辆状态因子；S4、根据所述区域驾驶环境数据和所述车辆状态因子构建智能车路评分模型，将行车过程的传感数据和状态数据输入所述智能车路评分模型获得车路评分，根据所述车路评分进行智能车数据采集；根据区域驾驶环境数据筛选结果确定对应时刻的状态数据，将状态数据输入状态影响函数中获得车辆状态因子，表达式为： 其中为车辆状态因子，为失控概率权重，为速度状态因素权重，为安全驾驶因素权重，用户使用度权重，为辅助驾驶系统用户量，为额定用户量，为辅助驾驶系统BUG概率，为网络延迟率，为当前车辆驾驶速度，为当前时刻街道规定驾驶速度，为当前车辆加速度，为当前车辆姿势评分，为车辆安全保护结构类别，为车辆安全保护结构类别数量，为车辆安全保护结构安全评分，为车辆驾驶影响因素类别，为车辆驾驶影响因素类别数量，为当前车辆驾驶影响因素值，为当前车辆驾驶影响因素标准值，为当前车辆行驶时间，为轮胎气压评分，为油箱油压评分，为油箱油量评分；将区域驾驶环境数据异常数据和对应车辆状态因子组成车路数据集，将车路数据集划分成训练集和测试集；构建基于孤立森林的智能车路评分模型，输入层对输入数据进行预处理和特征选择，孤立森林模型为每个数据点输出异常评分，输出层根据异常评分和预设阈值为整个数据组分配一个整体评分、提取异常数据标签；采用训练集训练孤立森林模型，采用交叉熵损失函数进行多类别异常划分，采用RMSprop优化器调整模型学习率，采用早停策略控制训练进程，采用测试集评估模型准确性；将行车过程的传感数据和状态数据输入所述智能车路评分模型获得车路评分和对应的异常标签，根据车路评分选定智能车数据采集策略。

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