买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：荣成市莫林汽车科技有限公司

摘要：本发明公开了一种数据驱动的房车安全监测系统及方法，属于智能交通技术领域。该系统采用高精度传感器实时监测房车的关键运行参数，通过模糊逻辑算法进行数据融合，利用自适应滤波器去除噪声，结合深度学习中的双向长短期记忆网络Bi‑LSTM对时间序列数据进行模式识别和异常检测，并通过风险评估函数实时计算安全风险评分。当评分超过预设阈值时，系统自动触发多模式预警机制，有效提升了房车安全监测的准确性和响应速度。本发明解决了房车安全监测中数据收集不全面、数据处理方法落后、实时性和适应性不足、预警机制单一及缺乏自我优化能力的技术问题，显著提高了房车旅行的安全性和可靠性。

主权项：1.一种数据驱动的房车安全监测方法，其特征在于，采用的房车安全监测系统用于实时监控房车的运行状态并评估安全风险，包括以下模块：传感器单元，包括但不限于速度传感器、温度传感器、压力传感器和加速度传感器，所述传感器单元直接安装于房车的相应位置；数据采集与预处理模块，负责接收传感器单元的模拟信号，执行模数转换，并应用数字滤波算法进行信号的滤波和放大；数据融合与处理单元，接收数据采集与预处理模块的数字信号，采用基于模糊逻辑的 数据融合算法，综合各传感器数据生成综合安全指标； 自适应滤波器模块，与数据融合与处理单元相连，对综合安全指标进行去噪处理，确 保信号质量； 深度学习分析引擎，包括循环神经网络RNN，接收自适应滤波器模块的输出，进行模式识别和异常检测；风险评估与决策单元，根据深度学习分析引擎的输出，应用风险评估函数，计算安全 风险评分； 所述监测方法包括以下步骤：a.使用多个传感器实时收集房车的运行数据，包括但不限于速度、温度、压力 和加速度； b.通过一种基于模糊逻辑的数据融合算法将传感器数据进行综合处理，得到综合安全 指标；该算法考虑了各参数对安全影响的不确定性和非线性关系，以提高数据处理的鲁 棒性； c.利用一种新型自适应滤波器对综合安全指标进行去噪处理；该滤波器能够学习房 车的运行模式并动态调整滤波系数，以适应不同的运行环境； d.应用一种循环神经网络RNN模型对去噪后的数据进行模式识别和异常检测；模型能够处理时间序列数据并适应房车运行状态的变化；e.根据模式识别结果，计算安全风险评分；该评分基于一种风险评估函数，该函 数考虑了当前安全指标、历史趋势和环境因素： ，其中，为房车安全阈值，为考虑历史趋势和环境因素的函数，确保风险评估的全面 性和准确性； f.当安全风险评分超过预设的安全界限时，自动触发预警机制，并通过用户界面实 时通知驾驶员或管理人员，以实现及时的风险响应； g.收集用户对预警的响应数据，并反馈至中央处理单元，用于进一步优化风险评估函数和预警机制，以实现系统的自我学习和持续改进。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 荣成市莫林汽车科技有限公司 一种数据驱动的房车安全监测系统及方法