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公开(公告)号：CN110081890A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910438446.5
申请日：2019-05-24
Applicant: 长安大学
IPC: G01C21/30
Abstract: 一种结合深度网络的动态K最近邻地图匹配方法，包括：步骤一、采集GPS数据，对GPS数据采集过程中出现的噪声进行数据清洗；步骤二、地图匹配获取实验数据中的距离误差和方向误差；步骤三、对多层感知机的输入数据进行归一化，将归一化的经纬度作为多层感知机模型的输入，训练多层感知机模型获取动态k值；步骤四、每个测试数据根据训练得到的k值与欧几里得距离进行结合，使用k最近邻域算法获得测试数据的预测距离误差和预测方向误差，继而得到相应测试点的投影点；步骤五、根据测试数据的经度、纬度以及预测距离误差和预测方向误差得出测试数据的投影点。本发明能够改善k最近邻算法存在的全局单一k值情况，获取到最佳误差值。
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公开(公告)号：CN108257404A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810036430.7
申请日：2018-01-15
Applicant: 长安大学
IPC: G08G1/0967 , H04L29/06 , H04L29/08
Abstract: 本发明提供一种面向车联网的城市交通道路虚假预警信息过滤方法，1.车辆节点中的安全应用单元SAU在存储的事件信息表T中对该道路事件信息进行搜寻并更新；2.进行道路事件信息条件过滤，判断事件是否可信；3.针对更新后道路事件的H属性进行条件过滤，通过安全应用单元SAU判断事件是否虚假。本发明避免车辆对接收的道路事件进行盲目广播、误导驾驶员；对交通道路虚假预警信息进行过滤；从而有效预防了黑客伪造的虚假信息在车联网中的传播，抑制了失效信息泛滥，为驾驶员提供实时可靠的道路事件信息，缓解交通堵塞，进而提高道路通行率，为城市智能交通的应用提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN107357817A
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201710427924.3
申请日：2017-06-08
Applicant: 长安大学
CPC classification number: G06F17/30905 , G06F8/38 , G06F17/2247
Abstract: 本发明公开了一种面向JSON的网页模块化设计及其异步加载方法，HTML网页布局及网页元素被封装成不同的JSON对象，这些JSON对象相对独立又可以嵌套定义，从而可以方便实现网页的模块化设计及动态修改；使用JSON对象表示HTML网页布局和网页元素可以进一步降低数据冗余，提高网页代码的网络传输和响应速度。本发明的方法适用于Web软件设计，在软件开发领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN107181793A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710284418.3
申请日：2017-04-27
Applicant: 长安大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种基于动态博弈论的交通服务信息转发机制，属于城市智能交通信息技术领域，基于动态博弈论理论，将多群体动态演化博弈理论应用在交通服务信息传输这样的交通应用场景中，将车联网节点分为多个种群，采用奖惩机制，利用种群的演化博弈，通过收益鼓励节点积极行为的积极发布和转发数据，抑制车辆节点的自私行为，从而抑制车联网中节点的自私行为，激励节点积极参与交通服务信息的传输；有效提高数据传输效率，同时动态引导车联网环境趋于一种良性的网络状态。
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公开(公告)号：CN106681796A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611142353.0
申请日：2016-12-12
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种面向车联网的软件开发故障诊断方法，将故障诊断看作是在车联网软件行为模式上发现不可能路径的过程；根据车联网软件的情境感知特征，挖掘建立不同代理的行为调用序列与使用情境，以及构造港口实现不同代理之间的协同，建模车联网软件行为模式；通过提取行为的自然属性和行为条件，对行为输入、输出、操作、执行要求进行条件满足性检查，进而发现将引发故障的潜在行为集合，形成不可能路径。本发明首次引入软件行为学理论对车联网软件的自适应表现形态和情境驱动的状态演变过程进行分析，提出面向车联网的软件行为建模方法。本发明能够预先发现软件执行阶段可能出现的故障，降低执行测试成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110443311B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910726647.5
申请日：2019-08-07
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于形状因素调整的交通轨迹聚类相似性计算方法，采集多辆出租车轨迹数据，并进行预处理；基于出行轨迹时间，将预处理后的轨迹数据集划分为不同集合，得到多个基于时间段的轨迹数据集；对基于时间段的轨迹数据集进行计算，得到点—段距离，并优化点—段距离；再计算段—段距离；最后计算相似性。本发明的方法更加适用于对复杂的城市路网中的轨迹进行相似度计算，有优良的通用性，在轨迹聚类领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN111982141B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010761192.3
申请日：2020-07-31
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种面向低频车辆轨迹数据进行路径推断的方法、设备及存储介质，依据从车辆传感器上采集到的低频轨迹数据，基于地图拓扑结构推断两个轨迹点之间车辆的行驶路径范围。本发明基于地图拓扑结构进行路径推断，可以推断出车辆的行驶路径。而传统的路径推断方法往往只能按照局部最短路径进行推断，或者在采样的GPS点之间创建插值轨迹，但是这种方法对于低频率采样并不适用，本发明可以提供多条路径搜索结果用来分析，每条路径重合程度不高。本发明适用于分析城市道路负载均衡、分析车辆载客状况等情况，在GPS轨迹数据处理技术领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN110443311A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910726647.5
申请日：2019-08-07
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于形状因素调整的交通轨迹聚类相似性计算方法，采集多辆出租车轨迹数据，并进行预处理；基于出行轨迹时间，将预处理后的轨迹数据集划分为不同集合，得到多个基于时间段的轨迹数据集；对基于时间段的轨迹数据集进行计算，得到点—段距离，并优化点—段距离；再计算段—段距离；最后计算相似性。本发明的方法更加适用于对复杂的城市路网中的轨迹进行相似度计算，有优良的通用性，在轨迹聚类领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN108877224B
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201810788337.1
申请日：2018-07-18
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种可进行置信区间估计的短时交通流预测方法，在进行在线短时交通流预测时，不仅可以获得短时交通流的预测值，而且能够同时获得上述预测值的方差估计值，并利用该方差的估计值可以进一步获得短时交通流预测值的置信区间，从而实现对短时交通流预测的不确定性进行定量分析。本发明的方法适用于交通流预测，在智能交通系统中有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN107357817B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201710427924.3
申请日：2017-06-08
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种面向JSON的网页模块化设计及其异步加载方法，HTML网页布局及网页元素被封装成不同的JSON对象，这些JSON对象相对独立又可以嵌套定义，从而可以方便实现网页的模块化设计及动态修改；使用JSON对象表示HTML网页布局和网页元素可以进一步降低数据冗余，提高网页代码的网络传输和响应速度。本发明的方法适用于Web软件设计，在软件开发领域有重要的应用价值。
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