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龙图腾网获悉中国科学院电工研究所申请的专利一种自动驾驶边缘危险场景搜索方法、系统、设备及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：CN117173659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202311164815.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种自动驾驶边缘危险场景搜索方法、系统、设备及介质是由吴艳;李梦宇;王丽芳;苟晋芳;吴昊设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动驾驶边缘危险场景搜索方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种自动驾驶边缘危险场景搜索方法、系统、设备及介质，涉及汽车自动驾驶领域。该方法包括：获取危险场景数据集；构建边缘危险场景搜索模型；该边缘危险场景搜索模型包括依次连接的特征提取网络和聚类网络；将危险场景数据集输入至边缘危险场景搜索模型中进行训练，并利用训练好的边缘危险场景搜索模型计算各危险场景样本的异常值；根据所有危险场景样本的异常值的大小，从危险场景数据集中确定边缘危险场景数据集。本发明能够解决传统时序数据异常检测准确性低、样本需求大的问题，实现边缘危险场景的高效搜索。

本发明授权一种自动驾驶边缘危险场景搜索方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶边缘危险场景搜索方法，其特征在于，包括： 获取危险场景数据集；所述危险场景数据集包括：无标签时序数据集和有标签时序数据集； 构建边缘危险场景搜索模型；所述边缘危险场景搜索模型包括依次连接的特征提取网络和聚类网络；所述特征提取网络包括依次连接的卷积层和特征压缩模块；所述特征压缩模块包括依次连接的线性分类器和全连接层；所述聚类网络包括依次连接的概率密度估计模块和参数及异常值估计模块；所述概率密度估计模块包括依次连接的四层全连接层和激活函数；所述参数及异常值估计模块基于高斯混合模型构建得到； 将所述危险场景数据集输入至所述边缘危险场景搜索模型中进行训练，并利用训练好的边缘危险场景搜索模型计算各危险场景样本的异常值；所述异常值表征所述危险场景样本为边缘危险场景的可能性，且所述异常值越大，所述危险场景样本为边缘危险场景的可能性越大； 根据所有危险场景样本的异常值的大小，从所述危险场景数据集中确定边缘危险场景数据集； 将所述危险场景数据集输入至所述边缘危险场景搜索模型中进行训练，并利用训练好的边缘危险场景搜索模型计算各危险场景样本的异常值，具体包括： 将所述危险场景数据集输入至所述特征提取网络中进行训练，得到训练好的特征提取网络；所述训练好的特征提取网络用于输出各危险场景样本的低维特征； 根据所述有标签时序数据集中的各危险场景样本的低维特征构建关联矩阵； 将所述危险场景数据集中的所有危险场景样本的低维特征和所述关联矩阵输入至所述聚类网络中进行训练，得到训练好的聚类网络；所述训练好的聚类网络用于输出各危险场景样本的异常值； 利用训练好的边缘危险场景搜索模型计算各危险场景样本的异常值；所述训练好的边缘危险场景搜索模型包括：所述训练好的特征提取网络和所述训练好的聚类网络。

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