基于Hybrid EfficientNet模型的车辆入侵检测系统及方法

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基于Hybrid EfficientNet模型的车辆入侵检测系统及方法
申请号:CN202411547477
申请日期:2024-11-01
公开号:CN119106712B
公开日期:2025-01-03
类型:发明专利
摘要
本发明属于车联网和通信安全技术领域,涉及基于Hybrid EfficientNet模型的车辆入侵检测系统及方法,所述系统是通过对Hybrid EfficientNet模型进行训练得到;其中,Hybrid EfficientNet模型包括初始卷积层、主干网络、自适应全局池化层、Flatten层、丢弃层、隐藏层、分类层;主干网络由1个FusedMBConv模块和15个MBConv模块组成,MBConv模块包括扩展层、深度可分离卷积模块、通道和空间注意力机制、投影层;MBConv模块内部使用残差连接;该系统具有出色的检测异常流量的能力,实现了高准确率,以及高效的处理能力和快速的响应速度,满足车辆环境中的便捷操作需求,有效解决现有入侵检测模型复杂不便捷,无法直接部署到资源受限的车载网络环境中的技术难题。
技术关键词
车载网络入侵检测系统 车辆入侵检测系统 通道注意力机制 车辆入侵检测方法 卷积模块 多组图像数据 入侵检测模型 通信安全技术 特征选择方法 孤立森林算法 参数优化方法 特征值
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