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公开(公告)号：CN110176153A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910418745.2
申请日：2019-05-20
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的盲区车辆碰撞预警方法，包括步骤：1、RSU覆盖范围内对所有车辆的历史行车轨迹进行二阶隐马尔科夫模型运算，2、OBU将不断采集车辆的实时状态信息并将这些信息通过DSRC协议广播至边缘计算节点,3、RSU接收来自其覆盖范围内的所有车辆实时状态信息并计算出每一车辆的DSRC传播时延并计算出在RSU处所有车辆数据时刻的全局车辆GPS全局视图；4、RSU通过二阶隐马尔科夫模型对制动时间范围内的车辆的未来行车轨迹进行预测；5、RSU判断是否发生碰撞，并向相应车辆的发出警报。本发明的优点是：提高了车辆碰撞预警的可靠性，保证车辆的安全。
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公开(公告)号：CN115657600B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202211362282.0
申请日：2022-11-02
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明公开了一种CNN‑BLRNET热误差预测模型，包括依次设置第一输入层、CNN层、BLRNET模型、dropout层、flatten层、dense层和第一输出层；BLRNET模型包括第二输入层、ReLU层和第二输出层，ReLU层和输出层之间设有串联的至少两个RESNET单元，RESNET单元包括直接映射部分和跳转连接部分，直接映射部分包括依次设置的卷积层Ⅰ、最大池化层Ⅰ和BILSTM层，跳转连接部分包括依次设置的卷积层Ⅱ和最大池化层Ⅱ；能够提取热误差数据的空间特征和时间特征，能够提高预测精度和鲁棒性。本发明还公开了一种CNN‑BLRNET热误差预测模型的迁移学习方法，能够提高模型的泛化能力，以适应不同的工作条件；本发明还公开了一种智能集成框架，能够提供包括热误差控制、状态监测和故障诊断的数据服务。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116453499A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310235121.3
申请日：2023-03-13
Applicant: 重庆大学
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明提出了一种车内噪声主动降噪方法，在现有技术基础上，本发明的预处理单元能根据傅里叶变换频谱函数对速度信息、发动机转速信息和胎压信息进行处理，实时解析出当前的最大频谱值，从而替代原来需要由辅助参考麦克风采集的信号，从而使得本发明不需要在车辆上布置多个辅助参考麦克风就能实现主动降噪，可以有效降低硬件成本和车辆制作复杂度，同时还能降低处理环节的负荷。
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公开(公告)号：CN111010433A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911255706.1
申请日：2019-12-10
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的交通事故协同认证处理及溯源系统。包括步骤：1、系统的初始化过程。包括CA公私钥初始化、全网RSU的身份注册。2、交通事故信息采集与真伪判断过程。车辆周期性向邻居车辆与本地RSU传播消息，若发生事故，车辆中的EDR会得到即时响应，将事故消息的消息头设置为Accident。邻居车辆检测收到的消息头是否为Accident，若成立，则触发行车记录仪实时拍照，并使用基于邻居车辆以及本地RSU的协同认证确定事故的真伪。3、事故信息上链过程。包括RSU之间共识的实现，区块的验证等工作。本地RSU将加密后的信息广播至全网其他RSU，全网的RSU利用改进的PoW共识机制对事故消息进行快速上链，同时本地RSU将事故消息加密后上传至云节点。4、交通事故的处理过程。云计算节点解密得到事故消息，并将事故信息广播至管辖的RSU以实现全网车辆的事故提醒。同时云计算节点和RSU节点配合搜索对交通事故进行溯源。
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公开(公告)号：CN115657600A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211362282.0
申请日：2022-11-02
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明公开了一种CNN‑BLRNET热误差预测模型，包括依次设置第一输入层、CNN层、BLRNET模型、dropout层、flatten层、dense层和第一输出层；BLRNET模型包括第二输入层、ReLU层和第二输出层，ReLU层和输出层之间设有串联的至少两个RESNET单元，RESNET单元包括直接映射部分和跳转连接部分，直接映射部分包括依次设置的卷积层Ⅰ、最大池化层Ⅰ和BILSTM层，跳转连接部分包括依次设置的卷积层Ⅱ和最大池化层Ⅱ；能够提取热误差数据的空间特征和时间特征，能够提高预测精度和鲁棒性。本发明还公开了一种CNN‑BLRNET热误差预测模型的迁移学习方法，能够提高模型的泛化能力，以适应不同的工作条件；本发明还公开了一种智能集成框架，能够提供包括热误差控制、状态监测和故障诊断的数据服务。
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公开(公告)号：CN111010433B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201911255706.1
申请日：2019-12-10
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/1097 , H04L9/40 , H04L9/32 , H04L67/1095 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的交通事故协同认证处理及溯源系统。包括步骤：1、系统的初始化过程。包括CA公私钥初始化、全网RSU的身份注册。2、交通事故信息采集与真伪判断过程。车辆周期性向邻居车辆与本地RSU传播消息，若发生事故，车辆中的EDR会得到即时响应，将事故消息的消息头设置为Accident。邻居车辆检测收到的消息头是否为Accident，若成立，则触发行车记录仪实时拍照，并使用基于邻居车辆以及本地RSU的协同认证确定事故的真伪。3、事故信息上链过程。包括RSU之间共识的实现，区块的验证等工作。本地RSU将加密后的信息广播至全网其他RSU，全网的RSU利用改进的PoW共识机制对事故消息进行快速上链，同时本地RSU将事故消息加密后上传至云节点。4、交通事故的处理过程。云计算节点解密得到事故消息，并将事故信息广播至管辖的RSU以实现全网车辆的事故提醒。同时云计算节点和RSU节点配合搜索对交通事故进行溯源。
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公开(公告)号：CN110176153B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201910418745.2
申请日：2019-05-20
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的盲区车辆碰撞预警方法，包括步骤：1、RSU覆盖范围内对所有车辆的历史行车轨迹进行二阶隐马尔科夫模型运算，2、OBU将不断采集车辆的实时状态信息并将这些信息通过DSRC协议广播至边缘计算节点,3、RSU接收来自其覆盖范围内的所有车辆实时状态信息并计算出每一车辆的DSRC传播时延并计算出在RSU处所有车辆数据时刻的全局车辆GPS全局视图；4、RSU通过二阶隐马尔科夫模型对制动时间范围内的车辆的未来行车轨迹进行预测；5、RSU判断是否发生碰撞，并向相应车辆的发出警报。本发明的优点是：提高了车辆碰撞预警的可靠性，保证车辆的安全。
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