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公开(公告)号：CN112036297A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010888458.0
申请日：2020-08-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种基于网联车辆驾驶数据的典型与极限场景划分与提取方法，包括对网联车辆自然驾驶数据集中的缺失、异常和重复数据进行预处理，并对同一个采样周期内的数据进行归一化处理；将处理后的数据集分割为典型与极限驾驶行为数据集并提取驾驶事件；利用自编码网络对驾驶事件的数据进行降维和特征数据的提取；使用K-means聚类算法对提取出的特征数据进行驾驶事件分类；对得到的驾驶事件进行特征参数统计分析，得出每个场景的数据特点；通过对数据特点进行提取与分析，得出典型与极限场景。本发明能够比较准确的将自然驾驶数据集分割为典型与极限驾驶数据集，并提取出对应的典型与极限驾驶场景，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：CN110417621A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910677912.5
申请日：2019-07-25
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种轻量级嵌入式系统异常运行状态检测方法，包括：获取正常状态下节点任务执行序列；统计所有任务的一步转移频数Mij，选择得到高频次任务转移组合的集合M；建立假设检验的方法；设定任务窗口值w和u检验统计的样本数量n，计算所有窗口w内每组高频次任务转移的均值μ0；设定期望的异常检测置信概率α，根据α查询标准正态分布函数表得到 计算异常值l；根据l与异常判别式对应的异常检测代码一并插装到应用源代码相应位置，从而检测应用运行是否出现异常。本发明能够有效检测到在程序执行过程中出现的异常行为，准确定位异常序列。
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公开(公告)号：CN114186638A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111518342.9
申请日：2021-12-13
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种行人车辆交互场景的提取方法、系统及可读存储介质，方法包括以下步骤：从自然驾驶数据集中筛选得到一阶人车交互事件及其前序事件；对跟车事件与人车交互事件进行特征挖掘聚类分析；根据跟车事件与人车交互事件的特征挖掘聚类分析结果提取二阶人车交互场景。所述提取二阶人车交互场景具体包括：根据跟车事件与人车交互事件的特征挖掘聚类分析结果，对一阶场景及其前序场景每一类的数量分布进行联合统计，选择每一类跟车场景下一阶场景数量累计占比超过80％的场景作为典型二阶场景，筛选出典型二阶场景。本发明二阶人车交互场景可以更加真实地反映道路人车交互情况，挖掘出更多潜在的危险人车交互测试场景，实现对网联车辆充分、有效的测试。
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公开(公告)号：CN110417621B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910677912.5
申请日：2019-07-25
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种轻量级嵌入式系统异常运行状态检测方法，包括：获取正常状态下节点任务执行序列；统计所有任务的一步转移频数Mij，选择得到高频次任务转移组合的集合M；建立假设检验的方法；设定任务窗口值w和u检验统计的样本数量n0，计算所有窗口w内每组高频次任务转移的均值μ0；设定期望的异常检测置信概率α，根据α查询标准正态分布函数表得到计算异常值l；根据l与异常判别式对应的异常检测代码一并插装到应用源代码相应位置，从而检测应用运行是否出现异常。本发明能够有效检测到在程序执行过程中出现的异常行为，准确定位异常序列。
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