[发明专利]基于边缘计算的多传感器融合车辆安全异常检测方法

权利要求书

1.一种基于边缘计算的多传感器融合车辆安全异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，数据采集：由汽车控制器局域网络总线协议读取设备通过车载诊断系统接口读取数据；

步骤2，相关性分析：利用皮尔逊相关系数作为相关性的衡量指标，测定各传感器数据之间的相关性，并选择出相关性高的传感器对，构建异常检测的模型；

步骤3，异常检测：通过计算相应传感器对的相关性，用来作为异常检测的判定指标

步骤4，检测结果提交：通过正常和异常两种状态下的不同提交策略进行结果的提交。

2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的多传感器融合车辆安全异常检测方法，其特征在于，所述的数据采集是指通过收集在CAN总线上的信号得到CAN总线帧，然后解码得到各传感器上数据。

3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的多传感器融合车辆安全异常检测方法，其特征在于，所述的相关性分析是指对步骤1得到的各传感器上数据利用皮尔逊相关系数逐对进行相关性计算，而后按照相关性的强弱进行组织，并将这些传感器变量组成相关性环，相关性环的每两个相邻的节点都具有相关性。

4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的多传感器融合车辆安全异常检测方法，其特征在于，所述的异常检测是指将步骤1得到的各传感器上数据代入在步骤2中得到的相关性环的相应传感器变量中，计算得到相应传感器的皮尔逊相关系数，并将现有的传感器数据得到的皮尔逊相关系数与前一时间窗口得到的皮尔逊相关系数代入以下公式，

Corr_i≤Corr_i-1

在上式中，Corr_i和Corr_i-1是第i和第i-1个时间窗口中某一对传感器的相关性系数，ε是车辆异常检测系统判定车辆是否出现异常的阈值，如果满足上式，则判定车辆发生异常，车辆异常检测灵敏度通过参数ε进行调节。

5.根据权利要求1所述的基于边缘计算的多传感器融合车辆安全异常检测方法，其特征在于，所述的检测结果提交是指将步骤3中得到的车辆属于正常或者异常的结果向云服务器端的系统进行结果提交，当检测结果为正常时，则周期性的提交检测结果，当检测结果为异常时，则实时提交检测结果，从而使得用户和系统能够第一时间对异常预警进行异常处理。