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公开(公告)号：CN118468197B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410919430.7
申请日：2024-07-10
Applicant: 衢州海易科技有限公司 , 衢州市四省边际公安大数据研究院 , 衢州市公安局交通警察支队 , 西华大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0455 , G16Y40/10
Abstract: 本发明涉及一种多通道特征融合车联网异常检测方法及系统，属于数据处理领域，包括：输入数据到TCN和SENet模块进行特征的初步提取；将处理后的数据分别输入到GNN和GAT模块，分别提取局部特征信息和全局特征信息，将提取到特征信息数据与得到的数据进行融合，并通过Transformer模块提取上下文信息，将得到的上下文信息通过预测模块，得到非线性特征的预测值；通过VAR模块提取输入数据中的线性特征并得到线性数据的预测值，将两个预测值进行整合得到最终的预测值。本发明提升了在车联网系统数据中的异常检测精度和泛化性；通过加入PageRank因果推断，帮助检测人员快速诊断异常，提升了异常检测的实时性。
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公开(公告)号：CN117901822B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410320457.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 衢州海易科技有限公司
Abstract: 本发明公开了工程车辆内轮差区域的防碰撞制动方法及系统，涉及交通控制系统技术领域，方法包括：S1构建车辆坐标系；S2实时获取车辆的姿态参数位于车辆右侧预设距离内的目标的目标参数；S3根据目标参数判断目标的状态，根据姿态参数判断车辆状态；S4根据目标和车辆的状态，分别进入S5、S6或S7；S5满足第一制动条件，进行制动，不满足则不制动；S6满足第二制动条件，进行制动，不满足则不制动；S7满足第三制动条件，进行制动；不满足不制动；相比于现有技术中的距离划分进行的预警以及制动方式，本制动方法能够更适合驾驶员的驾驶体验，保证制动事件的准确率与召回率都处在较高的水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118583356A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410633751.0
申请日：2024-05-21
Applicant: 衢州海易科技有限公司
IPC: G01L5/28 , G01M13/00 , G01M17/007 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了主动制动系统响应性能的测试方法与采集装置，涉及制动技术领域，装置包括踏板、弹簧阻尼模组、拉力件、第一采集模块和第二采集模块；方法包括S1进行测试；S2采集拉力信息、倾角信息和加速度信息；S3获取M‑n关系特性曲线；S4分析模拟负载曲线；S5分析拉索的时间行程响应曲线；S6将电机与弹簧阻尼模组作为负载系统；S7分析主动制动系统的响应过程；通过测试采集装置以及陀螺仪/拉力数据输出设备的结合，模拟人踩动踏板的作用力曲线，以及作用到弹簧阻尼模组后的响应曲线，模拟不同的电机作用力度作用到真实踏板后，制动系统的响应过程，为后装的AEBS系统以及盲区制动系统的执行机构设计以及制动策略的制定等提供强有力的技术支撑。
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公开(公告)号：CN117901822A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410320457.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 衢州海易科技有限公司
Abstract: 本发明公开了工程车辆内轮差区域的防碰撞制动方法及系统，涉及交通控制系统技术领域，方法包括：S1构建车辆坐标系；S2实时获取车辆的姿态参数位于车辆右侧预设距离内的目标的目标参数；S3根据目标参数判断目标的状态，根据姿态参数判断车辆状态；S4根据目标和车辆的状态，分别进入S5、S6或S7；S5满足第一制动条件，进行制动，不满足则不制动；S6满足第二制动条件，进行制动，不满足则不制动；S7满足第三制动条件，进行制动；不满足不制动；相比于现有技术中的距离划分进行的预警以及制动方式，本制动方法能够更适合驾驶员的驾驶体验，保证制动事件的准确率与召回率都处在较高的水平。
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公开(公告)号：CN119323803A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411874279.6
申请日：2024-12-19
Applicant: 衢州海易科技有限公司 , 电子科技大学长三角研究院(衢州) , 衢州学院 , 衢州市公安局交通警察支队
Inventor： 吴磊 , 程凯 , 单文煜 , 陈鹏 , 周小龙 , 黄忠京 , 刘明 , 曹曙烽 , 夏云霓 , 陈坚武 , 岑沛丰 , 詹虎山 , 柴凌勇 , 李俊 , 李曦 , 何东飞 , 刘念伯 , 曾晟珂 , 李秀华
IPC: G06V40/10 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习面向车路协同的行人检索方法，属于行人重识别技术领域，包括以下步骤：建立训练集；在ReID模型中设置一个无监督鉴别器网络结构；S3：使用训练集通过预热学习对ReID模型进行预设数量回合的迭代训练；完成预设数量回合的训练后，部署训练好的ReID模型；将待识别图像输入训练完成的ReID模型中，根据自适应阈值n，选取前n%的结果，判定为目标人物，得到检测结果，本申请在ReID模型中引入了无监督鉴别器网络结构，不仅提高了特征的代表性和区分能力，还显著提升了行人识别的准确率，本申请还设置了行人阈值n的判定，保证了检索的高效性和精准性。
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公开(公告)号：CN118468197A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410919430.7
申请日：2024-07-10
Applicant: 衢州海易科技有限公司 , 衢州市四省边际公安大数据研究院 , 衢州市公安局交通警察支队 , 西华大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N5/04 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0455 , G16Y40/10
Abstract: 本发明涉及一种多通道特征融合车联网异常检测方法及系统，属于数据处理领域，包括：输入数据到TCN和SENet模块进行特征的初步提取；将处理后的数据分别输入到GNN和GAT模块，分别提取局部特征信息和全局特征信息，将提取到特征信息数据与得到的数据进行融合，并通过Transformer模块提取上下文信息，将得到的上下文信息通过预测模块，得到非线性特征的预测值；通过VAR模块提取输入数据中的线性特征并得到线性数据的预测值，将两个预测值进行整合得到最终的预测值。本发明提升了在车联网系统数据中的异常检测精度和泛化性；通过加入PageRank因果推断，帮助检测人员快速诊断异常，提升了异常检测的实时性。
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公开(公告)号：CN118094427A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410201800.3
申请日：2024-02-23
Applicant: 西华大学 , 衢州海易科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G16Y40/10
Abstract: 本发明公开了基于动态图注意力的物联网时序数据异常检测方法及系统，涉及计算技术领域，方法包括S1构建初始的异常检测模型；S2获取训练数据集；S3利用训练数据集对初始的异常检测模型进行训练优化，得到优化后的异常检测模型；S4获取待预测物联网时序数据；S5利用优化后的异常检测模型分析待预测物联网时序数据的检测结果；本方法解决了物联网环境下多变量时间序列异常检测的问题；克服了传统Transformer和GNN的缺陷，提出了一种具有异常注意的Transformer获取GNN参数的有效模；本异常检测模型在实证研究中取得了先进的结果，提高了异常检测的精度。
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