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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110855563A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911036660.4
申请日：2019-10-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/715 , H04W4/40 , H04W40/32
Abstract: 本发明公开了车联网信息传输技术领域的一种基于链路可靠性和稳定性的车辆分簇方法，旨在解决现有技术中车联网采用DSRC技术进行信息交互，数据量小，但交互频率高，会在一定程度上造成网络拥塞，进而对车联网的连通性和信息的实时性造成不利影响的技术问题。所述方法包括如下步骤：基于所获取的车辆动态信息进行车辆分簇；基于所获取的车辆动态信息计算簇内车辆的链路可靠性和链路稳定性；基于所述链路可靠性和链路稳定性，建立簇头选择优先指数；提取簇头选择优先指数最大的簇内车辆作为簇头。
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公开(公告)号：CN110889444B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN201911153335.6
申请日：2019-11-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了交通数据信息挖掘技术领域的一种基于卷积神经网络的驾驶轨迹特征分类方法，旨在解决现有技术中从车辆轨迹数据中挖掘驾驶风格时，由于车辆定位受道路环境等因素影响，加之对车辆轨迹数据的分析不足，无法有效获取驾驶员的驾驶风格的技术问题。所述方法包括如下步骤：对目标车辆轨迹数据进行分段处理；将处理后的目标车辆轨迹数据输入预先训练好的卷积神经网络，获取目标车辆轨迹数据所对应的驾驶风格。
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公开(公告)号：CN110855563B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN201911036660.4
申请日：2019-10-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/715 , H04W4/40 , H04W40/32
Abstract: 本发明公开了车联网信息传输技术领域的一种基于链路可靠性和稳定性的车辆分簇方法，旨在解决现有技术中车联网采用DSRC技术进行信息交互，数据量小，但交互频率高，会在一定程度上造成网络拥塞，进而对车联网的连通性和信息的实时性造成不利影响的技术问题。所述方法包括如下步骤：基于所获取的车辆动态信息进行车辆分簇；基于所获取的车辆动态信息计算簇内车辆的链路可靠性和链路稳定性；基于所述链路可靠性和链路稳定性，建立簇头选择优先指数；提取簇头选择优先指数最大的簇内车辆作为簇头。
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公开(公告)号：CN110889444A
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201911153335.6
申请日：2019-11-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了交通数据信息挖掘技术领域的一种基于卷积神经网络的驾驶轨迹特征分类方法，旨在解决现有技术中从车辆轨迹数据中挖掘驾驶风格时，由于车辆定位受道路环境等因素影响，加之对车辆轨迹数据的分析不足，无法有效获取驾驶员的驾驶风格的技术问题。所述方法包括如下步骤：对目标车辆轨迹数据进行分段处理；将处理后的目标车辆轨迹数据输入预先训练好的卷积神经网络，获取目标车辆轨迹数据所对应的驾驶风格。
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公开(公告)号：CN108966183A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810718157.6
申请日：2018-07-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网中基于D2D通信的紧急消息传输方法，首先对某车辆安全范围以内车辆集建立优先级指数，按照优先级指数由小到大的顺序依次与其建立D2D连接对传输消息，然后对安全范围以外的车辆集进行距离预测，根据预测距离建立优先级指数，按照优先级指数由小到大的顺序依次与其建立D2D连接对传输消息；如果出现相同的优先级指数，优先选择相同车道的车辆，本发明基于D2D通信实现安全预警信息的及时传输，进行安全预警，解决安全信息无法及时传播的技术问题，改善了交通消息传输性能，具有高可靠性和实时性。
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