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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東車衛(wèi)士信息科技有限公司申請(qǐng)的專利基于客戶用車需求的平臺(tái)隱私數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120387190B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510886274.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/62；該發(fā)明授權(quán)基于客戶用車需求的平臺(tái)隱私數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)是由黎程;曹利武設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于客戶用車需求的平臺(tái)隱私數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于客戶用車需求的平臺(tái)隱私數(shù)據(jù)處理方法。該方法包括：獲取客戶的初步申請(qǐng)數(shù)據(jù)并提取特征構(gòu)建多模態(tài)需求數(shù)據(jù)集；用機(jī)器自學(xué)習(xí)算法分析生成初步用車需求類別及隱私保護(hù)策略；收集實(shí)時(shí)駕駛行為、環(huán)境感知和虹膜追蹤數(shù)據(jù)，構(gòu)建實(shí)際駕駛狀態(tài)數(shù)據(jù)集；分析修正初步需求類別為實(shí)際用車需求數(shù)據(jù)；動(dòng)態(tài)調(diào)整隱私保護(hù)策略保護(hù)實(shí)時(shí)駕駛狀態(tài)數(shù)據(jù)。本申請(qǐng)能有效保護(hù)客戶隱私，提升平臺(tái)服務(wù)質(zhì)量，從而提高客戶的服務(wù)平臺(tái)使用體驗(yàn)的效果。

本發(fā)明授權(quán)基于客戶用車需求的平臺(tái)隱私數(shù)據(jù)處理方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于客戶用車需求的平臺(tái)隱私數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，所述方法包括步驟：獲取客戶提交用車需求時(shí)的初步申請(qǐng)數(shù)據(jù)，并對(duì)初步申請(qǐng)數(shù)據(jù)進(jìn)行需求特征提取，以構(gòu)建客戶的多模態(tài)需求數(shù)據(jù)集； 預(yù)設(shè)置的客戶需求分析模型基于機(jī)器自學(xué)習(xí)算法對(duì)所述多模態(tài)需求數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，以生成客戶的初步用車需求類別； 基于預(yù)設(shè)置的初步隱私保護(hù)規(guī)則對(duì)所述初步用車需求類別進(jìn)行分析，以生成初步隱私保護(hù)策略，所述初步隱私保護(hù)策略用于保護(hù)客戶的初步申請(qǐng)數(shù)據(jù)； 獲取客戶的實(shí)時(shí)駕駛行為數(shù)據(jù)，其中所述實(shí)時(shí)駕駛行為數(shù)據(jù)包括方向盤轉(zhuǎn)動(dòng)頻次及對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)動(dòng)角度、驅(qū)動(dòng)踏板及制動(dòng)踏板的切換頻次數(shù)據(jù)； 獲取駕駛的環(huán)境感知數(shù)據(jù)，其中所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)包括視覺監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和雷達(dá)數(shù)據(jù)； 獲取車內(nèi)人員的虹膜追蹤數(shù)據(jù)，并當(dāng)車載攝像頭檢測(cè)到虹膜特征時(shí)，生成對(duì)抗性噪聲圖案覆蓋敏感區(qū)域； 基于預(yù)設(shè)置的公共時(shí)間軸將所述實(shí)時(shí)駕駛行為數(shù)據(jù)、環(huán)境感知數(shù)據(jù)和虹膜追蹤數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，以構(gòu)建實(shí)際駕駛狀態(tài)數(shù)據(jù)集； 預(yù)設(shè)置的駕駛狀態(tài)分析模型基于機(jī)器自學(xué)習(xí)算法對(duì)實(shí)時(shí)駕駛狀態(tài)數(shù)據(jù)及進(jìn)行分析，以生成駕駛狀態(tài)修正數(shù)據(jù)，所述駕駛狀態(tài)修正數(shù)據(jù)用于對(duì)所述初步用車需求類別進(jìn)行修正； 預(yù)設(shè)置的實(shí)際用車需求分析模型基于機(jī)器自學(xué)習(xí)算法對(duì)所述駕駛狀態(tài)修正數(shù)據(jù)和所述初步用車需求類別進(jìn)行分析，以生成實(shí)際用車需求數(shù)據(jù)； 具體的，通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法對(duì)實(shí)際駕駛行為和預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比以生成駕駛偏離度； 基于機(jī)器自學(xué)習(xí)算法對(duì)所述駕駛偏離度進(jìn)行評(píng)估，以生成對(duì)應(yīng)的異常行為指數(shù)； 基于視覺識(shí)別算法對(duì)所述環(huán)境感知數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以動(dòng)態(tài)生成環(huán)境威脅系數(shù)； 預(yù)設(shè)置的駕駛動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型對(duì)所述異常行為指數(shù)和所述環(huán)境威脅系數(shù)進(jìn)行綜合分析，以生成客戶的動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值，所述動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值用于動(dòng)態(tài)評(píng)估隱私保護(hù)的優(yōu)先等級(jí)； 基于預(yù)設(shè)置的隱私保護(hù)規(guī)則對(duì)所述實(shí)際用車需求數(shù)據(jù)進(jìn)行分析以生成修正隱私保護(hù)策略，所述修正隱私保護(hù)策略用于保護(hù)客戶的實(shí)時(shí)駕駛狀態(tài)數(shù)據(jù)； 獲取客戶隱私保護(hù)的服務(wù)反饋數(shù)據(jù)，并基于所述公共時(shí)間軸將所述實(shí)際用車需求數(shù)據(jù)、修正隱私保護(hù)策略和所述服務(wù)反饋數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，以構(gòu)建隱私服務(wù)反饋相關(guān)數(shù)據(jù)集； 預(yù)設(shè)置的隱私服務(wù)調(diào)整模型基于機(jī)器自學(xué)習(xí)算法對(duì)所述隱私服務(wù)反饋相關(guān)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，以生成隱私泄漏-服務(wù)降級(jí)相關(guān)系數(shù)，所述隱私泄漏-服務(wù)降級(jí)相關(guān)系數(shù)用于調(diào)整動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算的加權(quán)值。

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