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龙图腾网获悉辽宁工程技术大学申请的专利基于轻量化网络MobileViT的车载CAN总线异常检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：CN116580176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310706777.9，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权基于轻量化网络MobileViT的车载CAN总线异常检测方法是由陈虹;张立昂;刘腊梅设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量化网络MobileViT的车载CAN总线异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于轻量化网络MobileViT的车载CAN总线异常检测方法，涉及网络与信息安全领域。通过对原始数据集进行数据清洗以及维度转化，得到行为样本图片数据集；构建并训练得到一个改进的轻量级网络模型MobileViT来实现对生成的行为样本图片分类，以此将车载CAN总线异常检测问题转换为图片分类问题。使用GELU作为轻量化MobileViT网络模型中MV2模块的激活函数，有效解决神经元死亡问题，提升了模型收敛速度；在模型的训练过程中，使用指数衰减自动更新学习率，防止模型陷入局部最优的同时还减少了训练时间。本发明首次将轻量化网络MobileViT应用到车载CAN总线的异常检测上，在消耗较少硬件资源的情景下，能够对车载CAN总线的异常进行高效的检测。

本发明授权基于轻量化网络MobileViT的车载CAN总线异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化网络MobileViT的车载CAN总线异常检测方法，其特征在于：包括如下过程： 步骤1：获取原始数据集，并对该原始数据集中的行为流量样本进行预处理，将行为流量样本转化为相对应的行为样本图片，得到图片数据集，将图片数据集划分为训练集和测试集； 步骤2：构建轻量级网络模型MobileViT，输入训练集，对其网络参数进行初始化，得到初始车载CAN总线异常检测模型，并进行超参数优化； 步骤2.1：构建轻量化网络模型MobileViT，其结构包括：卷积层、MV2模块、MVIT模块、全局池化层以及全连接层； 步骤2.2：输入训练集，将轻量化网络模型MobileViT初始化，获得初始的车载CAN总线异常检测模型，得到模型初始化后的超参数； 步骤2.3：使用指数衰减算法自动更新学习率，训练更新模型初始化后的超参数，对初始车载CAN总线异常检测模型进行优化，指数衰减算法原理如下所示： ； 其中，表示初始学习率；表示当前学习率；表示学习率衰减因子，即学习率调整倍数的底；表示训练轮次； 步骤3：训练初始车载CAN总线异常检测模型，得到训练好的车载CAN总线异常检测模型； 步骤4：采用F1分数F1-score、查准率Precision、召回率Recall以及准确率Accuracy作为评价指标，利用测试集评估训练好的车载CAN总线异常检测模型，将得到的指标结果与现有模型的指标进行对比，验证车载CAN总线异常检测模型的检测效果。

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