摘要
本发明公开一种基于智能网联汽车时空数据全生命周期的合规监管平台设计方法,属于智能交通、车联网以及数据治理领域,包括:根据数据活动的行为特征,判定其所涉及的数据生命周期环节,并获取每个数据生命周期环节的元信息;基于每个数据生命周期环节的元信息,引入风险感知模块,包括规则引擎与行为分析模型,用于实时识别判断过程中的高风险行为;将初步风险评分和识别评分进行融合得到综合风险评分;当综合风险评分超过预设告警阈值时,自动触发预警流程,并推送至行业监管部门。本发明实现了角色可配置、审查可追踪、行为可回溯,为智能网联汽车时空数据合规治理提供可落地、可扩展的技术路径,提升了行业合规管理水平。
技术关键词
数据全生命周期
智能网联汽车
平台设计方法
数据生命周期
卷积神经网络模型
森林模型
节点特征
资源依赖关系
高风险
环境感知数据
模板
矩阵
数据获取模块
数值
智能交通
控制策略
无监督
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多故障诊断方法
动力电池组
故障诊断模型
仿真模型
迁移学习方法
抗性淀粉含量
卷积神经网络模型
构建卷积神经网络
构建训练集
样本
智能控制系统
智能马桶
声音特征提取
优化缩放因子
多模态特征融合
拉曼光谱采集技术
区域识别方法
卷积神经网络模型
组织
计算机可执行指令
智能网联汽车
阶段
非参数贝叶斯模型
驾驶数据记录系统
策略