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龙图腾网恭喜珠海魔方芯智联科技有限公司申请的专利重型车辆用车安全检测方法及其装置、设备、介质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：CN119204692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25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：202411677990.2，技术领域涉及：G06Q10/0635；该发明授权重型车辆用车安全检测方法及其装置、设备、介质是由赵栩颖;陈立彦;李泽钊;黄俊杰设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本重型车辆用车安全检测方法及其装置、设备、介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种重型车辆用车安全检测方法及其装置、设备、介质，所述方法包括：获取重型车辆上传的用车数据，所述用车数据包括所述重型车辆在特定时段内被驾驶产生的事实操控数据和营运活动数据；基于所述事实操控数据和营运活动数据挖掘用车数据特征集，根据所述用车数据特征集确定所述重型车辆对应各种风险事件的风险度；调用所述重型车辆的商用类型相匹配的事件权重分布对各种风险事件的风险度进行加权以确定所述重型车辆的用车安全状态；基于所述用车安全状态触发用车增值服务流程。本申请通过实时分析车辆数据并智能响应安全状态变化，优化了风险评估流程，提高了重型车辆安全管理的效率和准确性。

本发明授权重型车辆用车安全检测方法及其装置、设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种重型车辆用车安全检测方法，其特征在于，包括：获取重型车辆上传的用车数据，所述用车数据包括所述重型车辆在特定时段内被驾驶产生的事实操控数据和营运活动数据，其中，所述事实操控数据为重型车辆在行驶过程中产生的与驾驶操作直接相关的数据，通过车辆的传感器和诊断系统实时收集，反映了驾驶员在特定情况下对车辆的操控行为；所述营运活动数据则定义为重型车辆在营运过程中产生的与车辆使用和运营相关的数据，反映了车辆的使用频率和驾驶时间；基于所述事实操控数据和营运活动数据挖掘用车数据特征集，所述用车数据特征集包括所述重型车辆相对应的操控动态特征数据和营运动态特征数据，所述操控动态特征数据属于所述事实操控数据，所述营运动态特征数据通过对所述营运活动数据应用预设的挖掘规则库中的特征挖掘规则进行挖掘而获得；根据所述用车数据特征集确定所述重型车辆对应各种风险事件的风险度，包括：从用车信息表中调用所述重型车辆在特定时期内形成的多个用车数据特征集；按照对应的特定时段和特征数据具体类型，将所述特定时期内的多个用车数据特征集编码为多特征序列化数据；将所述多特征序列化数据输入预设的风险事件识别模型，确定出所述多特征序列化数据的深层语义信息映射到多个预设的风险事件相对应的概率作为相应的风险度；调用所述重型车辆的商用类型相匹配的事件权重分布对各种风险事件的风险度进行加权以确定所述重型车辆的用车安全状态；基于所述用车安全状态触发用车增值服务流程；将特定商用类型的重型车辆历史生成的全部用车数据特征集、所应用的特征挖掘规则、所挖掘的营运动态特征数据、对应各个风险事件的风险度及其在权重分布中的权重，以及所述用车安全状态作为范例数据集，套入预设的规则生成提示模板，得到相应的规则提示文本；将所述规则提示文本输入大语言模型中，控制大语言模型根据所述规则提示文本中继承自所述规则生成提示模板的规则提取指令，参考所述范例数据集，预测新的特征挖掘规则；将新的特征挖掘规则标记为未启用的候选规则，存储于所述挖掘规则库中；将所述用车信息表中每个特定时段每个重型车辆相对应的用车数据特征集作为样本数据，将该用车数据特征集对应各个风险事件的风险度作为该样本数据相对应的监督标签；根据所述挖掘规则库中的候选规则，从每个样本数据的用车数据特征集中挖掘出对应的营运动态特征数据，添加到该用车数据特征集中以构成训练样本；将每个训练样本输入所述风险事件识别模型，调用所述训练样本相对应的监督标签对该风险事件识别模型实施迭代训练至收敛；将收敛后的风险事件识别模型重新上线，并将所述挖掘规则库中的候选规则的标记删除，使其成为已启用的实用规则。

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