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公开(公告)号：CN115130018A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210719348.0
申请日：2022-06-23
Applicant: 武汉大学 , 东风畅行科技股份有限公司
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种区分用户探索性模式和时空重访问模式的POI推荐方法及装置，其中的方法首先建模了用户在探索性模式下的偏好和用户的时空重访问模式下的偏好，利用时间间隔和空间间隔计算了时空相关性系数，接着分别计算了两种模式下POI候选集中所有POI的评分。然后计算了探索性模式和时空重访问模式的转换概率，最后结合两种模式下POI的评分和两种模式的转换概率计算了最终的POI推荐得分，对最终的POI推荐得分进行排序选择，推荐得分最高的前N个POI。本发明具备高效的POI推荐性能，可服务于网约车、旅行推荐等平台用于提升用户出行体验。
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公开(公告)号：CN114969109A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210613045.0
申请日：2022-05-31
Applicant: 东风畅行科技股份有限公司
IPC: G06F16/2453 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种渐进交互式数据查询系统、方法及介质，根据数据源中数据的字段信息得到简单指标组成的元数据表，简单指标包括指标名称、字段名称、字段类型、源表名称；根据简单指标的具体含义对简单指标进行逻辑运算生成复杂指标；对简单指标和复杂指标进行逻辑运算得到条件指标；根据结构化查询语言规范，将简单指标、复杂指标和条件指标组合成查询模板，查询模板用于生成数据库查询语句。本发明能自动读取数据信息并将其转化为易于理解的指标信息，由用户对易于理解的指标进行编排、筛选组合及运算，降低了数据查询的技术门槛，解决了不断围绕用户需求迭代开发的问题。同时本发明可直观地获得业务数据，使用户能渐进式的不断优化指标及模板。
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公开(公告)号：CN117112712A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311095233.X
申请日：2023-08-29
Applicant: 东风畅行科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于b样条曲线的车辆经纬度数据存储方法、系统及存储介质，所述方法包括：U1.基于车辆某条运营路线的位置经纬度数据信息和经过相应的位置点的时间数据信息，进行数据集合，输出车辆运营路线的位置经纬度数组数据信息；U2.基于所述车辆运营路线的位置经纬度数组数据信息，设置时间节点进行划分区段，并对每个区段的车辆运营路线的位置经纬度数组数据信息采用三次b样条插值算法进行轨迹曲线拟合，输出每个区段的车辆轨迹曲线数据信息。本发明不仅降低了数据存储的空间，而且提高了数据回放的便捷性。
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公开(公告)号：CN113191595B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202110371940.1
申请日：2021-04-07
Applicant: 东风畅行科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及车辆运营全生命周期成本关联数据分析方法及系统，所述方法包括步骤：使用K‑Means算法对爬取的互联网数据内容进行聚类处理；将K‑Means聚类结果进行筛选，提取指定范围内车辆运营全生命周期成本的关键词；提取车辆数据、司机数据和平台数据形成不同运营模式；分别获取车辆维修保养数据、车辆订单数据、车辆运行数据，并进行数据处理、聚合；建立高价值司机模型、车辆运营全生命周期成本模型、车辆残值模型；搭建车辆运营全生命周期成本关联数据管理网站；将车辆数据和/或司机数据和/或平台数据输入数据管理网站进行数据分析获得对应结果。本发明能够精确地计算出车辆运营全生命周期成本，优化资产管理。
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公开(公告)号：CN116774053A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310793150.1
申请日：2023-06-30
Applicant: 东风畅行科技股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/392 , G01R31/36 , G01R31/378
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，更具体涉及一种电池剩余使用寿命的预测方法、系统及存储介质。所述方法包括：获取电池的参数数据；采集参数数据中的关键特征，获取关键特征时间曲线，采用Savitzky‑Golay数字信号处理算法对关键特征时间曲线进行平滑性处理，提取关键特征时间间隔，基于关键特征的时间间隔，计算各个关键特征的时间序列特征；将各个关键特征的时间序列特征，输入至预测模型来计算电池的SOH；基于第一公式计算电池的剩余使用寿命a，第一公式为：a=b*(1‑c)，其中，b为电池的设计总寿命，c为电池的SOH值。通过本发明实现了精准预测电池剩余使用寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113191595A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110371940.1
申请日：2021-04-07
Applicant: 东风畅行科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及车辆运营全生命周期成本关联数据分析方法及系统，所述方法包括步骤：使用K‑Means算法对爬取的互联网数据内容进行聚类处理；将K‑Means聚类结果进行筛选，提取指定范围内车辆运营全生命周期成本的关键词；提取车辆数据、司机数据和平台数据形成不同运营模式；分别获取车辆维修保养数据、车辆订单数据、车辆运行数据，并进行数据处理、聚合；建立高价值司机模型、车辆运营全生命周期成本模型、车辆残值模型；搭建车辆运营全生命周期成本关联数据管理网站；将车辆数据和/或司机数据和/或平台数据输入数据管理网站进行数据分析获得对应结果。本发明能够精确地计算出车辆运营全生命周期成本，优化资产管理。
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公开(公告)号：CN111860466A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010828159.8
申请日：2020-08-17
Applicant: 东风畅行科技股份有限公司
IPC: G06K9/00 , A61B5/0205 , A61B5/145
Abstract: 本发明公开了一种基于出行场景的安全通讯采集系统，它的MCU的5G或4G通信接口连接5G或4G通信模块的通信接口，5G或4G通信模块连接5G或4G天线，MCU的定位信号接口连接GNSS通信模块的通信端，GNSS通信模块连接GPS天线，MCU的WIFI信号接口连接WIFI通信模块，WIFI通信模块连接WIFI天线，出行CAN总线通过第一CAN总线通信模块接入MCU的第一CAN总线信号接口，酒精检测装置的CAN通信接口接入出行CAN总线，车内摄像头、车外摄像头和DMS摄像头均通过视频信号通信模块接入MCU的视频信号接口，车机装置接入MCU的串口通信端。本发明具有较高系统集成度和司乘通信效率。
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公开(公告)号：CN116318825A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310031347.1
申请日：2023-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 东风畅行科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及车联网安全技术领域，具体为一种轻量级车载T‑BOX网络入侵检测探针，包括态势感知模块、日志管理模块、日志上报模块和配置管理模块，态势感知模块首先读入配置管理模块攻击检测相关配置，然后捕获T‑Box数据总线上的网络流量，态势感知模块检测网络流量中的可能的攻击行为，并将检测结果输送至日志管理模块。本申请支持DDoS攻击、恶意端口扫描等数十种网络入侵行为检测，检测灵活高效，占用计算和存储资源少；软件环境依赖少，交叉编译部署较为简单，为资源受限的硬件平台提供网络安全态势感知服务，进而为车辆联网、车联网智能化提供网络安全保障，应用前景十分广泛。
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公开(公告)号：CN116009844A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310031337.8
申请日：2023-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海) , 东风畅行科技股份有限公司
IPC: G06F8/34 , G06F8/38 , G06F3/0486
Abstract: 本申请属于车联网数据分析系统技术领域，具体是一种支持可视化拖拽进行车联网数据融合分析的产学研一体化平台，包括节点管理模块、数据流构建模块、程序运行连接模块和开发者社区模块。本申请的一体化平台能够将学术研究、教学平台与产业应用集成在一起，实现产学研一体化，对于业务人员来说，解决了业务人员在使用数据分析系统时难以定制化算法行为和难以复用已有组件的问题；对于科学研究人员来说，解决了研究人员将所研发的算法难以实际落地到业务系统中的问题；对于教师与学生来说，解决了运行环境不匹配、算法逻辑难以直观展示的问题。
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公开(公告)号：CN116910591A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310929228.8
申请日：2023-07-27
Applicant: 东风畅行科技股份有限公司
IPC: G06F18/23 , G06N3/088 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，更具体涉及基于无监督深度聚类的电车驾驶行为模式识别方法及系统。通过采集车辆的行驶数据，行驶数据至少包括速度、时间和总行驶距离；对采集到的行驶数据进行预处理，根据行驶数据中的时间和速度将行驶数据划分为多个运动学片段，提取各个运动学片段中的第一特征参数，将运动学片段中的每两条相邻数据定义为一个运动学片段区间，每个运动学片段包括n‑1个运动学片段区间，基于第一特征参数计算每个运动学片段区间的过渡特征参数，再根据过渡特征参数计算运动学片段的第二特征参数；基于第二特征参数和无监督深度聚类算法，对驾驶行为模式进行分类。本发明实现了针对电车驾驶行为模式的识别分类。
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