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龙图腾网获悉长城汽车股份有限公司申请的专利车辆事故检测方法、装置、存储介质、车辆和监控端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：CN117150410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202311188684.8，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权车辆事故检测方法、装置、存储介质、车辆和监控端是由罗智设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆事故检测方法、装置、存储介质、车辆和监控端在说明书摘要公布了：本申请提供了一种车辆事故检测方法、装置、存储介质、车辆和监控端，属于车辆技术领域，本申请实施例通过获取目标车辆的车联网序列数据，并将车联网序列数据输入至少一个目标统计模型，能够得到至少一个异常数据检测结果，同时将车联网序列数据输入经过预训练的深度学习模型，能够得到事故检测结果，进而基于至少一个异常数据检测结果和事故检测结果，能够确定目标车辆是否发生行驶事故。本申请实施例通过目标统计模型和深度学习模型的联合运用，能够从多个角度对车联网序列数据进行事故分析，实现对数据类型繁多的大量车联网数据的充分利用，在提高算法鲁棒性的同时，有效提高车辆事故检测的准确性。

本发明授权车辆事故检测方法、装置、存储介质、车辆和监控端在权利要求书中公布了：1.一种车辆事故检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标车辆的车联网序列数据； 将所述车联网序列数据输入经过预训练的至少一个目标统计模型，得到至少一个异常数据检测结果；不同的目标统计模型用于检测不同数据类型的异常行驶数据； 将所述车联网序列数据输入经过预训练的深度学习模型，得到事故检测结果； 基于所述至少一个异常数据检测结果和所述事故检测结果，确定所述目标车辆是否发生行驶事故； 其中，所述至少一个目标统计模型包括加速度异常检测模型、方向盘转速异常检测模型和或停车行为异常检测模型；所述至少一个异常数据检测结果包括加速度异常检测结果、方向盘转速异常检测结果和或停车行为异常检测结果； 将所述车联网序列数据输入至少一个目标统计模型，得到至少一个异常数据检测结果的步骤，包括： 基于所述车联网序列数据，得到加速度序列数据、方向盘转速序列数据和或停车行为序列数据； 将所述加速度序列数据输入所述加速度异常检测模型，输出得到所述加速度异常检测结果；和或， 将所述方向盘转速序列数据输入所述方向盘转速异常检测模型，输出得到所述方向盘转速异常检测结果；和或， 将所述停车行为序列数据输入所述停车行为异常检测模型，输出得到所述停车行为异常检测结果； 其中，基于所述至少一个异常数据检测结果和所述事故检测结果，确定所述目标车辆是否发生行驶事故的步骤，包括： 确定所述加速度异常检测结果的第一检测时间、所述方向盘转速异常检测结果的第二检测时间、所述停车行为异常检测结果的第三检测时间和所述事故检测结果的第四检测时间； 在所述第一检测时间、第二检测时间、第三检测时间和第四检测时间满足预设条件的情况下，基于所述加速度异常检测结果、所述方向盘转速异常检测结果、所述停车行为异常检测结果和所述事故检测结果，确定所述目标车辆是否发生行驶事故。

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