[发明专利]一种车辆软件运行异常检测方法

权利要求书

1.一种车辆软件运行异常检测方法，其特征在于包括如下步骤：

1）从blf文件中，解析出感知融合程序的输入数据和cpu占用率；

2）对感知融合程序的输入数据进行筛选，找出CPU占用率输出时刻对应的所有感知融合程序的输入值；

3）通过分类的方法，预测所有情况下的感知融合程序的输入数据对应

的每一项CPU占用率；

4）将感知融合程序的输入数据作为特征变量，首先对特征变量进行标准化；

5）对CPU输入项进行正则化，以去除对CPU占用率影响较小的项；

6）利用CPU输入项作为特征变量，将这些特征变量二维化，转换为图片，将图片格式的数据输入到场景预测模型MobileNet中，对模型进行训练，当模型最终开始收敛时视为一次训练完成；不断的向模型中输入图片格式的数据，对模型进行优化，直到最终的模型分类准确率达到设定指标N时，终止模型训练；

7）模型验证阶段，程序与模型同时运行，将感知融合程序的输入与场景预测模型输入一致，若场景预测模型与实际控制器发出的cpu占用率相差高于设定值M时，则判定异常。

2.根据权利要求1所述的一种车辆软件运行异常检测方法，其特征在于：步骤3）所述的分类方法，设置参数d为CPU占用率的间隔，将CPU占用率人工分为100/d个种类，利用感知融合程序的输入项作为特征，将对应输出的输入数据分类到对应的CPU占用率种类中，根据分类效果逐渐减小参数d，直至将参数d降为1，就可以通过分类的方法，将输出项对应的感知融合程序的输入项分类到每1%的CPU占用率中，即可以预测所有情况下的感知融合程序的输入数据对应的每一项CPU占用率，通过分类的方法实现了对CPU占用率的预测。

3.根据权利要求1所述的一种车辆软件运行异常检测方法，其特征在于：步骤4）所述的对特征变量进行标准化，是标准特征缩放或最大最小值特征缩放。

4.根据权利要求1—3任一所述的一种车辆软件运行异常检测方法，其特征在于：步骤6）所述的N为90%。

5.根据权利要求1—3任一所述的一种车辆软件运行异常检测方法，其特征在于：步骤7）所述的M为10%。

6.根据权利要求4所述的一种车辆软件运行异常检测方法，其特征在于：将判定异常的结果保存或者输出显示到车机端。

7.根据权利要求5 所述的一种车辆软件运行异常检测方法，其特征在于：将判定异常的结果保存或者输出显示到车机端。

8.根据权利要求1—3任一所述的一种车辆软件运行异常检测方法，其特征在于：所述的场景预测模型采用MobileNET轻量型分类网络。

9.根据权利要求8所述的一种车辆软件运行异常检测方法，其特征在于：感知融合程序的输入数据来源为传感器数据，至少包括目标数据、车道线数据。