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一種基于大數據邊緣計算設備的智能車輛本發明公開了一種基于大數據邊緣計算設2所述通過智能車輛上的傳感器收集環境信息和車輛運行狀態數據，利用Z_score來識別并移除明顯偏離正常范圍的測量值，對于因信號干擾和硬件故障;;;3霧節點基于預處理后的傳感器數據和初步分析結果，包括環境復雜度C和風險指數R，;;;;;;4;;;定義一個策略效能滿意水平X，通過比較策略評估函數Ev和策略效能滿意水平X的大并將優化后的稽核策略通過無線通信協議Comp發6.一種基于大數據邊緣計算設備的智能車輛稽核系統，基于權利要求1~5任一所述的數據采集與預處理模塊用于從智能車輛上收集原始數據，并實現邊緣計算節點模塊用于接收并處理來自智能車輛的預處理數據，執7.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存于：所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1~5任一所述的基于大數據邊緣計算處理器執行時實現權利要求1~5任一所述的基于大數據邊緣計算設備的智能車輛稽核方法5[0003]智能車輛的環境感知和決策過程主要依賴于車載傳感器收集的數據和云端的輔[0008]作為本發明所述基于大數據邊緣計算設備的智能車輛稽6[0013]作為本發明所述基于大數據邊緣計算設備的智能車輛稽[0024]作為本發明所述基于大數據邊緣計算設備的智能車輛稽[0025]霧節點基于預處理后的傳感器數據和初步分析結果，包括環境復雜度C和風險指[0028]將情景評分J轉化為具體的情景視圖，幫助自動駕駛系統更好地理解當前的駕駛7[0032]作為本發明所述基于大數據邊緣計算設備的智能車輛稽[0045]作為本發明所述基于大數據邊緣計算設備的智能車輛稽[0053]作為本發明所述基于大數據邊緣計算設備的智能車輛稽8的基于大數據邊緣計算設備的智能車輛稽核[0063]本發明有益效果為：本發明內容通過邊緣計算的霧節點進行初步分析與情景感9有助于理解不同駕駛情境如何共同作用于駕駛環境，基于這些增強后的特征和情境關聯[0127]通過優化的無線通信協議Comp將指令集I發送至智能車輛，車輛接收后發送接收[0137]還應說明的是，霧節點接收從車輛返回的效果數據來評實現如上述實施例提出的實現基于大數據邊緣計算設備的智能車輛稽核方法；存儲介質可以由任何類型的易失性或非易失性存儲設備或者它們的組合實現，如靜態隨機存取存儲器ErasableProgrammableRead－OnlyMemory,簡稱EEPROM可擦除可編程只讀存儲器（ErasableProgrammableReadOnlyMemory,簡稱EPROM可編程只讀存儲器（ProgrammableRed－OnlyMemory,簡稱PROM只讀存儲器（Read－OnlyMemory,簡稱

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