-
公开(公告)号：CN119728213A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411848754.2
申请日：2024-12-16
Applicant: 北京信息科技大学
Abstract: 本发明公开了一种网联汽车隐私数据的安全共享方法，基于I PFS分布式数据库、辅助数据库和第三方访问服务器组成的数据共享系统架构执行以下步骤：S1.数据上传方对隐私数据进行加密处理并设定数据访问策略，将加密后的密文数据存储在I PFS分布式数据库内，加密后的其他数据信息存储在辅助数据库内；S2.数据获取方使用第三方访问服务器结合自身的访问需求在辅助数据库内进行数据检索，基于检索结果查询并解密I PFS数据库中所存储的隐私数据。本发明通过多层AES加密和哈希函数保护数据安全，并利用结合CP‑ABE和SE算法的CP‑ABKS算法实现细粒度访问控制和关键词加密搜索，从而实现隐私数据在分布式环境下的安全共享。
-
公开(公告)号：CN114036679B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202111371271.4
申请日：2021-11-18
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/25 , G06F30/27 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F119/02 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种湿式离合器摩擦元件损伤失效判别方法、系统及存储介质，其包括：获取实测的摩擦副表面的特征参数，划分为训练集和测试集；特征参数包括工况参数和状态参数，状态参数为摩擦副表面粗糙度Ra变化率、Fe‑Cu元素浓度变化率与临界周向温度梯度，工况参数为输入转速及接合油压；对特征参数进行数据归一化处理后降维，采用粒子群优化方法确定BP神经网络的最优权重；将最优权重输入BP神经网络，采用训练集对BP神经网络训练，再将测试集输入BP神经网络中，完成基于摩擦副表面粗糙度Ra变化率、Fe‑Cu元素浓度变化率与临界周向温度梯度的摩擦元件损伤失效的判别，并输出结果。本发明能实现对导致摩擦元件损伤失效的多影响因素量化分析。
-
公开(公告)号：CN118611912A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410645595.X
申请日：2024-05-23
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/213 , G06F18/24 , H04L43/08
Abstract: 本发明的一种基于数据资产架构的汽车数据安全风险评估方法及设备，包括建立智能网联汽车数据资产库和汽车数据安全风险评估标准库和安全措施库；进行资产识别以获得资产数据重要程度；构建数据流图进行威胁识别分析以得到数据威胁等级；基于数据重要程度、数据威胁等级与弱性识别结果分别权重划分并评估数据安全事件影响和评估数据安全事件发生可能性；基于数据安全事件影响结果与数据安全事件发生可能性结果对数据安全风险进行可视化分析。本发明利用层次分析法对资产识别、威胁识别以及脆弱性识别进行权重划分，根据不同的应用场景和需求，判断资产识别、脆弱性识别和威胁识别三个模块各自的重要性程度，实现对汽车数据安全风险的量化。
-
公开(公告)号：CN114742794B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202210357534.4
申请日：2022-04-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/70 , G06T7/90 , G06N3/0464 , G01S13/86 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/46
Abstract: 本发明涉及一种基于三角剖分的临时道路检测方法及系统，其包括：采集锥桶图像数据集，利用数据集训练YOLOv4目标检测网络，得到锥桶识别模型；获取场景点云数据，获取锥桶颜色及其点云坐标，根据点云坐标识别出锥桶及其颜色、以及与锥桶颜色对应的3D点云坐标；将识别出的锥桶进行三角剖分，计算各三角边损失值，根据设置的损失函数计算路径损失值，根据损失值输出临时道路的可行使区域与路径。本发明速度快、安全冗余度高、鲁棒性强。本发明可以在无人驾驶技术领域中应用。
-
公开(公告)号：CN117714180A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311754291.9
申请日：2023-12-19
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: H04L9/40 , H04L12/40 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明的一种基于时序与语义特征的车载CAN总线异常检测方法及介质，该方法通过正常车载CAN总线报文数据训练预测模型，通过实际报文与预测报文库比对分析，从而实现对车载CAN总线异常报文的检测。作为一种串行数据通信协议，CAN总线的通信接口中集成了CAN协议的物理层和数据链路层功能，可完成对通信数据的成帧处理。本发明从采集车载CAN总线报文数据帧信息着手，通过对数据帧时间戳、ID、数据域信息建立深度学习模型，实现基于报文时序特征和语义分析的报文异常检测。本发明通过ID与数据域字节依据位置信息合并编码，以ID信息为报文数据域字节预测的起点，实现对数据域预测模型的速度优化。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109139905B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN201811247323.5
申请日：2018-10-25
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: F16H61/4183 , F16H61/02
Abstract: 本发明涉及一种湿式离合器变速箱换档过程缓冲控制方法及系统，其包括步骤：启动设备后，进行设备的自检；判断油压是否小于预先设定的上限值：如果油压大于上限值则修改缓冲升压阶段的峰值，并进入下一步；反之则直接进入下一步；通过模糊PID计算出操纵油压差和操纵油压控制信号电压值；将操纵油压控制信号电压值输入到湿式离合器变速箱内，湿式离合器开始结合，采集湿式离合器结合期间的加速度以及结合时间；利用湿式离合器的结合时间和加速度对湿式离合器变速箱换挡品质进行评价，若符合预先设定的评价准则那么控制过程结束，反之则修改缓冲升压阶段的峰值以及缓冲升压阶段的时(56)对比文件孙亚斌.双离合自动变速器换挡品质评价方法研究.工程科技Ⅱ辑.2017,31-35、39-50页.田华;雷雨龙;张建国.TC+AMT换挡离合器控制参数设计与优化.汽车技术.2011,(第12期),第4-7页.
-
公开(公告)号：CN116379145A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310309438.7
申请日：2023-03-28
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: F16H61/02 , F16H61/04 , F16H59/44 , F16H59/48 , F16H59/24 , F16H59/46 , F16D66/02 , F16D66/00 , G06N7/01 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种综合多跟随目标的自适应换挡控制方法、系统及存储介质，包括：根据预先构建的车辆行驶工况的马尔可夫链，对车辆的行驶工况进行预测；基于预测得到的行驶工况信息，在满足车辆动力性的要求下，求解得到车辆具有最佳燃油经济性的最优挡位序列；根据最优挡位序列进行换挡过程中，通过PID控制减小离合器结合过程中的冲击，同时对离合器摩擦片的磨损量和温度进行检测，反馈至TCU，以控制离合器结合的速度和压紧力。本发明能使车辆在满足动力性的前提下具有最佳的燃油经济性，同时兼顾离合器的可靠性，实现了多目标需求控制。
-
公开(公告)号：CN115983133A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310055683.X
申请日：2023-01-17
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种重型车辆液压系统退化预测方法及系统，将实时采集的车辆液压系统的油压、油温和流量数据传输至云端，在云端依次进行退化特征提取，并基于油压、油温和流量数据进行液压系统性能评价，得到油压曲线相似度、油温曲线相似度和润滑流量三个退化指标；对提取的退化特征数据进行退化分类，将特征提取的油压、油温和流量数据贴上不同退化阶段的标签，并与退化特征数据一起作为预先构建的退化预测模型的输入，对退化预测模型进行训练；将三个退化指标、退化分类得到的退化类别和退化阶段标签输入训练好的退化预测模型，输出退化预测结果，完成预测。本发明能有效提高预测精度，节省成本，实现车辆在运行状态中的实时预测。
-
公开(公告)号：CN114895665A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210351851.5
申请日：2022-04-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明涉及一种大曲率弯道的无人驾驶车辆的横纵向协同控制方法及系统，其包括：建立包含向心加速度约束的运动学横纵耦合的MPC模型，根据所述MPC模型进行无人驾驶车辆的轨迹跟踪；基于激光雷达点云数据建立FNN模型，根据所述FNN模型进行无人驾驶车辆的实时避障；将MPC模型与FNN模型相融合，在大曲率弯道下对无人驾驶车辆进行横纵向协同控制，实现安全行驶。本发明能根据规划的轨迹状态，实现无人驾驶车辆在轨迹丢失情况下的安全行驶。本发明可以在无人驾驶车辆控制领域中应用。
-
公开(公告)号：CN114742794A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210357534.4
申请日：2022-04-02
Applicant: 北京信息科技大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/70 , G06T7/90 , G06N3/04 , G06K9/62 , G01S13/86 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/46
Abstract: 本发明涉及一种基于三角剖分的临时道路检测方法及系统，其包括：采集锥桶图像数据集，利用数据集训练YOLOv4目标检测网络，得到锥桶识别模型；获取场景点云数据，获取锥桶颜色及其点云坐标，根据点云坐标识别出锥桶及其颜色、以及与锥桶颜色对应的3D点云坐标；将识别出的锥桶进行三角剖分，计算各三角边损失值，根据设置的损失函数计算路径损失值，根据损失值输出临时道路的可行使区域与路径。本发明速度快、安全冗余度高、鲁棒性强。本发明可以在无人驾驶技术领域中应用。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
104
records
(took 0.044 seconds)
