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龙图腾网获悉鹰驾科技(深圳)有限公司申请的专利一种基于集成声光报警器的BSD异常监测方法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：CN119911290B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510266230.0，技术领域涉及：B60W50/14；该发明授权一种基于集成声光报警器的BSD异常监测方法是由郑智宇;邓志颖;凌荣超;李浩然设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成声光报警器的BSD异常监测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于集成声光报警器的BSD异常监测方法，属于自动驾驶领域，该方法在车辆的左右两侧分别安装BSD雷达或摄像头，同时在车辆的控制系统中集成声光震动报警器。首先创建一个机器学习的异常识别模型，然后BSD系统实时监测车辆周围的环境，异常识别模型对驾驶行为和环境进行分析。一旦模型预测出异常，警报器即发出声光震动信号，自动驾驶系统根据预警信号及时调整驾驶策略，对车辆进行控制。这种方法可以提高自动驾驶车辆的安全性，减少交通事故的风险。

本发明授权一种基于集成声光报警器的BSD异常监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于集成声光报警器的BSD异常监测方法，其特征在于：所述的方法包括： 在车辆的左右两侧分别安装BSD雷达或摄像头，同时在车辆的控制系统中集成声光震动报警器； 创建异常识别模型，创建一个机器学习的异常识别模型； 实时监测与预测，对车辆周围的环境进行实时监测； 自动驾驶系统根据预警信号及时调整驾驶策略，根据报警信号，自动驾驶系统对车辆进行控制； 所述的创建异常识别模型包括： 收集BSD雷达或摄像头采集的历史驾驶数据，包括车辆与其他物体的距离，相对速度，物体的大小、形状、颜色多维特征； 定义孤立森林IsolationForest算法模型，根据隔离性质识别异常点；该模型的评估函数表示为： 路径长度hx由以下公式计算： ; 其中，En是在孤立森林中从根节点到叶节点的路径长度，n是样本的数量，cn是样本量n的修正因子，公式为： ; 在模型中，此路径长度用于区分正常数据和异常数据：路径较短的样本被认为是异常样本，路径较长的样本被认为是正常样本； 模型训练：将预处理后的历史驾驶数据输入模型进行训练； 模型评估：用模型对训练集和验证集进行预测，并通过比较预测结果与实际结果； 模型优化：基于模型评估的结果，调整模型的参数，树的数量、样本的隔离程度，优化模型的性能； 所述的模型优化通过选择最佳参数实现，参数有两个，树的数量和每棵树的最大深度； 树的数量采用交叉验证方式来选择最优的树的数量； 每棵孤立树的最大深度限制了样本在树中的分裂次数；最大深度的选择通过交叉验证方式进行； 目标函数如下： ; 其中，Ln,d是损失函数，表示n棵树，每棵树深度为d时的性能度量；Vn,d是模型在验证集上的性能，Cn表示模型复杂度，树的数量n；lambda是正则项系数，用于平衡性能和复杂度；通过贪心算法方法求解。

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