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公开(公告)号：CN112562337A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011455350.9
申请日：2020-12-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的高速公路实时交通事故风险评估方法，该方法首先使用ETC门架、高速互通、收费站的基础信息，为高速公路划分路段，并建立路段间的上下游关联关系；并分别计算各路段的车流量、车流速度与车流密度，获取道路信息、气象信息和事故信息，并将其转换为独热编码，然后对事故发生点的上下游路段对应的四类信息进行数据融合、数据重采样和标准化；再根据获取的数据，区分其中的时序特征和非时序特征，构建并训练深度学习模型；最后根据训练好的深度学习模型，对高速公路各路段发生交通事故的风险水平进行实时评估，计算获得事故风险水平指标。本发明可及时准确地对高速公路交通事故风险水平进行评估。
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公开(公告)号：CN111932918B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011093467.7
申请日：2020-10-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G08G1/09 , G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种面向智能网联车的交通信号灯信息融合决策方法，该方法中路口交通信号灯状态信息通过网络对外周期广播，在网络通信范围内的智能网联车接收该信息，同时接收其他智能网联车对该信息的可信度反馈，最后将智能网联车自身感知的交通信号灯信息、网络发送的交通信号灯信息以及其他智能网联车的反馈信息三者进行融合决策，得到更高可靠和准确的交通信号灯信息。该方法对交通信号灯信息在单车上进行多重验证的同时，引入周围智能网联车的反馈验证，降低了信息在网络传输中被篡改的风险，提高了网络传输交通信号灯信息的可靠性，使得智能网联车可以获得更高可靠和准确的交通信号灯信息，大幅度提高了智能网联车在路口的安全通行能力。
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公开(公告)号：CN111556440A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010379631.4
申请日：2020-05-07
Abstract: 本发明公开一种基于流量模式的网络异常检测方法，该方法首先使用Hadoop数据处理框架将手机流量矢量化，将每个网格区域内大规模手机流量活动时空数据聚合成时间序列向量，进而利用聚类方法分类网格区域的手机流量向量，将具有相似流量模式的区域划分为一个集群区域；然后利用机器学习的方法检测用户活动异常，当网络在任何时间和区域出现突然增加的流量需求时，把它识别为异常。该方法在用户活动异常检测具有优势，可以检测到不考虑流量模式下被忽略的异常。
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公开(公告)号：CN112887937B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202110027603.0
申请日：2021-01-10
Applicant: 之江实验室
IPC: H04W4/44 , H04W16/22 , H04W40/22 , H04W52/02 , H04N19/463 , H04N19/567
Abstract: 本发明提供一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法，利用车联网路侧设备没有能量限制、路侧设备与路侧设备/基站之间通信质量高等特点，通过车联网路侧设备充当中继节点，构建由车联网路侧设备与终端设备异构的信息协作上传网络。同时，引入终端设备视频信息源的压缩编码功率消耗，建立终端设备的能耗模型，并根据终端设备视频信息源的视频质量要求，通过调整视频编码码率、信息源传输速率，以及对终端设备多路径路由的选择，提供一种完全分布式的优化算法，提高网络资源利用率，保证单个终端设备能耗公平性，实现终端设备网络生命周期的最大化。
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公开(公告)号：CN111932918A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202011093467.7
申请日：2020-10-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G08G1/09 , G08G1/0967
Abstract: 本发明涉及一种面向智能网联车的交通信号灯信息融合决策方法，该方法中路口交通信号灯状态信息通过网络对外周期广播，在网络通信范围内的智能网联车接收该信息，同时接收其他智能网联车对该信息的可信度反馈，最后将智能网联车自身感知的交通信号灯信息、网络发送的交通信号灯信息以及其他智能网联车的反馈信息三者进行融合决策，得到更高可靠和准确的交通信号灯信息。该方法对交通信号灯信息在单车上进行多重验证的同时，引入周围智能网联车的反馈验证，降低了信息在网络传输中被篡改的风险，提高了网络传输交通信号灯信息的可靠性，使得智能网联车可以获得更高可靠和准确的交通信号灯信息，大幅度提高了智能网联车在路口的安全通行能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111432376B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010526918.5
申请日：2020-06-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种协作式V2X无线资源分配和调度方法，该方法中通过用户间协作共享资源分配和调度的参数，以优化资源选择的控制参数配置和调度过程；通过优化SCI控制信令消息体，实现资源选择的控制参数信息的共享；通过设计协作式资源分配和调度方法，降低传输冲突概率。本发明的方法不仅增强了资源分配的效率和资源利用率，同时能够满足V2X车联网业务的高可靠性、低时延需求。
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公开(公告)号：CN111432376A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010526918.5
申请日：2020-06-11
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种协作式V2X无线资源分配和调度方法，该方法中通过用户间协作共享资源分配和调度的参数，以优化资源选择的控制参数配置和调度过程；通过优化SCI控制信令消息体，实现资源选择的控制参数信息的共享；通过设计协作式资源分配和调度方法，降低传输冲突概率。本发明的方法不仅增强了资源分配的效率和资源利用率，同时能够满足V2X车联网业务的高可靠性、低时延需求。
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公开(公告)号：CN112562337B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011455350.9
申请日：2020-12-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的高速公路实时交通事故风险评估方法，该方法首先使用ETC门架、高速互通、收费站的基础信息，为高速公路划分路段，并建立路段间的上下游关联关系；并分别计算各路段的车流量、车流速度与车流密度，获取道路信息、气象信息和事故信息，并将其转换为独热编码；然后对事故发生点的上下游路段对应的四类信息进行数据融合、数据重采样和标准化；再根据获取的数据，区分其中的时序特征和非时序特征，构建并训练深度学习模型；最后根据训练好的深度学习模型，对高速公路各路段发生交通事故的风险水平进行实时评估，计算获得事故风险水平指标。本发明可及时准确地对高速公路交通事故风险水平进行评估。
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公开(公告)号：CN112203258B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202011268116.5
申请日：2020-11-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种高速公路自由流状态下的车联网缓存部署方法，该方法将某一时段内高速公路上自由流状态下的车辆即时位置建模为一维泊松点过程，采用高斯混合模型计算此时的车流密度作为上述泊松点过程的密度。根据不同缓存内容的流行度，该方法在车载单元中采用概率缓存策略来部署缓存，并借助随机几何数学工具对车联网的缓存命中率进行建模分析。最后，该方法建立优化模型求得车联网缓存命中率最高时的缓存部署方法。本发明通过在车载单元预先存储流行内容，可以缓解回程链路的带宽压力，减少内容的重复传输并降低数据的传输时延，大大提高车联网用户的服务体验。
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公开(公告)号：CN112887937A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110027603.0
申请日：2021-01-10
Applicant: 之江实验室
IPC: H04W4/44 , H04W16/22 , H04W40/22 , H04W52/02 , H04N19/463 , H04N19/567
Abstract: 本发明提供一种基于路侧设备辅助的终端设备视频信息协作上传方法，利用车联网路侧设备没有能量限制、路侧设备与路侧设备/基站之间通信质量高等特点，通过车联网路侧设备充当中继节点，构建由车联网路侧设备与终端设备异构的信息协作上传网络。同时，引入终端设备视频信息源的压缩编码功率消耗，建立终端设备的能耗模型，并根据终端设备视频信息源的视频质量要求，通过调整视频编码码率、信息源传输速率，以及对终端设备多路径路由的选择，提供一种完全分布式的优化算法，提高网络资源利用率，保证单个终端设备能耗公平性，实现终端设备网络生命周期的最大化。
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