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公开(公告)号：CN114186072A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111518348.6
申请日：2021-12-13
Applicant: 长安大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06N5/04 , G06F40/205
Abstract: 一种交通事故报告提取与场景类型推理方法、系统及存储介质，方法包括：对交通事故场景的实体进行分类，对V2V事故领域本体进行构建；对交通事故报告进行数据预处理；对数据预处理后的交通事故报告进行事故信息提取，获取事故场景的具体信息；推理得到本体中隐含的其他关联结构，输出结构化场景信息所对应的场景类型。本发明采用领域本体与自然语言处理技术相结合，根据事故报告中所涵盖的知识体系与本体的应用范围，设计构建出事故领域本体，并在分析事故报告的文本特性之后，提出了领域本体与关系抽取相结合的信息提取框架，初步完成了从事故报告中提取场景信息的自动化过程，提高了交通事故报告数据集在场景构建技术中的利用率和自动化程度。
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公开(公告)号：CN114186072B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111518348.6
申请日：2021-12-13
Applicant: 长安大学
IPC: G06F16/36 , G06N5/04 , G06F16/35 , G06F40/205
Abstract: 一种交通事故报告提取与场景类型推理方法、系统及存储介质，方法包括：对交通事故场景的实体进行分类，对V2V事故领域本体进行构建；对交通事故报告进行数据预处理；对数据预处理后的交通事故报告进行事故信息提取，获取事故场景的具体信息；推理得到本体中隐含的其他关联结构，输出结构化场景信息所对应的场景类型。本发明采用领域本体与自然语言处理技术相结合，根据事故报告中所涵盖的知识体系与本体的应用范围，设计构建出事故领域本体，并在分析事故报告的文本特性之后，提出了领域本体与关系抽取相结合的信息提取框架，初步完成了从事故报告中提取场景信息的自动化过程，提高了交通事故报告数据集在场景构建技术中的利用率和自动化程度。
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公开(公告)号：CN109684186A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811607621.0
申请日：2018-12-27
Applicant: 长安大学
IPC: G06F11/34
CPC classification number: G06F11/3495
Abstract: 一种非侵入式的网络化嵌入式系统评测装置及评测方法，评测装置包括控制器、观察者与目标，控制器为PC电脑，观察者由嵌入式微型计算机、调试板、时钟同步装置以及逻辑分析仪组成，目标为具备标准串行调试接口的嵌入式网络传感器节点。控制器通过无线局域网/以太网控制观察者对目标进行调试以及追踪原始信息的收集，观察者将调试信息与追踪原始数据发送给控制器，控制器直接展示出调试信息并将追踪原始数据解码并展示。本发明的真实程度与可信性高、稳定高效，能够实现对设备执行的代码进行指令精度的追踪，为测试者提供详尽的分析数据，对于嵌入式系统的科学研究与实际应用价值显著。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110969142B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201911311455.4
申请日：2019-12-18
Applicant: 长安大学
IPC: G06V20/56 , G06V10/40 , G06V10/762 , G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于网联车辆自然驾驶数据的异常驾驶场景提取方法，包括：步骤一、对网联车辆自然驾驶数据集进行数据清洗，填补缺失数据，计算出横向加速度；步骤二、将速度划分为若干区间，对速度区间内的纵向加速度和步骤一得到的横向加速度进行异常加速度提取，根据某段行程的异常加速度点数量，判断是否属于极端驾驶事件；步骤三、利用找出的极端驾驶事件数据采用k‑means聚类算法进行聚类；步骤四、将聚类结果通过经纬度定位在google earth中得到驾驶场景并统计驾驶参数。本发明能够比较准确的得到异常驾驶场景以及相应情况下的驾驶参数，可以为智能车路系统的设计和测试提供依据。
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公开(公告)号：CN109684186B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201811607621.0
申请日：2018-12-27
Applicant: 长安大学
IPC: G06F11/34
Abstract: 一种非侵入式的网络化嵌入式系统评测装置及评测方法，评测装置包括控制器、观察者与目标，控制器为PC电脑，观察者由嵌入式微型计算机、调试板、时钟同步装置以及逻辑分析仪组成，目标为具备标准串行调试接口的嵌入式网络传感器节点。控制器通过无线局域网/以太网控制观察者对目标进行调试以及追踪原始信息的收集，观察者将调试信息与追踪原始数据发送给控制器，控制器直接展示出调试信息并将追踪原始数据解码并展示。本发明的真实程度与可信性高、稳定高效，能够实现对设备执行的代码进行指令精度的追踪，为测试者提供详尽的分析数据，对于嵌入式系统的科学研究与实际应用价值显著。
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公开(公告)号：CN109816971A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910181888.6
申请日：2019-03-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种基于多源数据融合的危险品运输车辆预防跟踪系统及方法，跟踪系统包括车载终端模块、路侧节点装置、边缘数据处理模块、网络传输模块、远程监控系统以及数据存储模块；车载终端模块通过网络传输模块向远程监控系统上传危险品运输车辆的位置信息，边缘数据处理模块能够作为某一区域的边缘节点实现数据的处理及存储。本发明通过路侧节点采集多源数据，通过边缘数据处理模块进行处理，本发明具有很强的抗外界干扰能力，跟踪系统的设备简单，成本较低，解决了卫星定位系统在特殊地形无信号、信号差、数据误差大等问题。有助于在交通管理部门的平台上实时展示危险品运输车辆的位置和身份等信息。
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公开(公告)号：CN110969142A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911311455.4
申请日：2019-12-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网联车辆自然驾驶数据的异常驾驶场景提取方法，包括：步骤一、对网联车辆自然驾驶数据集进行数据清洗，填补缺失数据，计算出横向加速度；步骤二、将速度划分为若干区间，对速度区间内的纵向加速度和步骤一得到的横向加速度进行异常加速度提取，根据某段行程的异常加速度点数量，判断是否属于极端驾驶事件；步骤三、利用找出的极端驾驶事件数据采用k-means聚类算法进行聚类；步骤四、将聚类结果通过经纬度定位在google earth中得到驾驶场景并统计驾驶参数。本发明能够比较准确的得到异常驾驶场景以及相应情况下的驾驶参数，可以为智能车路系统的设计和测试提供依据。
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公开(公告)号：CN109816971B
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN201910181888.6
申请日：2019-03-11
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种基于多源数据融合的危险品运输车辆预防跟踪系统及方法，跟踪系统包括车载终端模块、路侧节点装置、边缘数据处理模块、网络传输模块、远程监控系统以及数据存储模块；车载终端模块通过网络传输模块向远程监控系统上传危险品运输车辆的位置信息，边缘数据处理模块能够作为某一区域的边缘节点实现数据的处理及存储。本发明通过路侧节点采集多源数据，通过边缘数据处理模块进行处理，本发明具有很强的抗外界干扰能力，跟踪系统的设备简单，成本较低，解决了卫星定位系统在特殊地形无信号、信号差、数据误差大等问题。有助于在交通管理部门的平台上实时展示危险品运输车辆的位置和身份等信息。
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