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一种基于深度学习的无人驾驶汽车导航传感器异常检测方法

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本发明公开了一种基于深度学习的无人驾驶汽车导航传感器异常检测方法，该方法通过采集无人驾驶汽车导航传感器在正常状态和N个异常状态下的位置测量原始多通道数据，将原始的多通道测量数据被直接输入到构建的深度学习异常检测模型，其输入数据层自动完成多通道数据融合、样本生成等数据预处理，其特征提取层自动完成特征挖掘和特征提取，其降维减参层自动完成维度变换和降维减参等一系列的操作，Softmax分类器用于模型的训练阶段完成误差反向传播迭代计算，支持向量机用于模型的测试阶段，整个检测过程无需依赖于工程师先验知识的任何特征操作，使人们检测无人驾驶汽车导航传感器的网络攻击或物理损坏等异常更加方便快捷。

著录项

公开/公告号CN113469217A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-10-01

原文格式PDF
申请/专利权人桂林电子科技大学;
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申请/专利号CN202110609739.2
发明设计人宫文峰;张美玲;
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申请日2021-06-01
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构42102 湖北武汉永嘉专利代理有限公司;
代理人胡琳萍;李丹
地址 541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号
入库时间 2023-06-19 12:46:51

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-10-27

发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2021106097392 申请公布日:20211001

发明专利申请公布后的驳回

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1. 一种基于深度学习的无人驾驶汽车导航传感器异常检测方法 [P] . 中国专利： CN113469217A . 2021-10-01
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