基于自学习多模态感知的车联网安全防护方法

本发明公开了一种基于自学习多模态感知的车联网安全防护方法，通过融合来自车载传感器、视觉传感器、雷达、LiDAR等多种数据源，生成统一的安全感知模型，增强了对车辆环境的全面感知能力，并通过机器学习和自学习机制，不断优化威胁检测策略，提升了对未知威胁的识别精度和响应速度。通过根据威胁类型和严重性做出实时的安全防护决策，并触发相应的应急响应措施，系统能够有效防范不同级别的安全威胁，确保车联网系统的安全性和稳定性，具有较强的适应性和实时性。