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[发明专利]一种基于神经网络的车联网用户驾驶行为识别方法及系统-CN202211522917.9有效
发明人：顾进峰;卢峰;蒋新星;陶健 -专利权人： 南京通力峰达软件科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V20/59 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的车联网用户驾驶行为识别方法及系统，包括：通过聚类优化算法对车联网驾驶数据进行聚类，获得多个特征向量；将多个特征向量输入至基模型，其中，基模型包括输入层、第一卷积层、编码单元、特征提取层、解码单元、第二卷积层、池化层和输出层，第一卷积层的卷积核大小为1*1，第二卷积层的卷积核大小为5*5，池化层的池化窗口大小为3*3；迭代训练基模型，当基模型的损失函数值Loss达到最小时停止训练，获得驾驶行为识别模型；将车联网数据输入至驾驶行为识别模型中，实现驾驶行为的识别；其中，驾驶行为包括正常行为和异常行为；本发明提高了模型自学习的能力，能够快速准确地识别驾驶员的驾驶行为。
一种基于神经网络联网用户驾驶行为识别方法系统

[发明专利]一种基于神经网络的车联网数据加密方法-CN202310020653.5有效
发明人：顾进峰 -专利权人： 南京通力峰达软件科技有限公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络的车联网数据加密方法，包括，利用伪随机数生成器生成随机序列，并将车联网数据划分为n个数据块，将n个数据块与随机序列输入至密钥生成网络模型，生成第一密钥；将车联网数据转换为二进制，并与第一密钥进行异或运算；将异或运算结果输入至初始密文生成网络模型，并利用群体优化算法对初始密文生成网络模型进行迭代训练，当初始密文生成网络模型的损失值达到最小时，停止训练，获得密文生成网络模型；将车联网数据输入至密文生成网络模型，获得密文；本发明根据车联网数据维度设计不同结构的神经网络，将神经网络与群体优化算法结合，极大提高了车联网数据的安全性。
一种基于神经网络联网数据加密方法

[发明专利]一种车联网用户应用程序中的敏感数据加密和保存方法-CN202310020673.2有效
发明人：顾进峰 -专利权人： 南京通力峰达软件科技有限公司
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H04L9/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种车联网用户应用程序中的敏感数据加密和保存方法，包括，将车联网用户应用程序中的数据传输至服务器，通过服务器判断车联网用户应用程序中的数据是否包括敏感数据，若包括，则获取第一密钥；基于第一密钥对敏感数据进行加密，获得第一密文；将第一密文与盐值组合成第二密文，并判断第二密文的类型，若为char类型，则通过HTTPS协议对第二密文进行加密处理，生成目标密文；否则，则将第二密文分为n个字节长度相同的密文块，并分别与第一密文进行异或运算，再对运算结果进行加密，生成目标密文；将目标密文发送至服务器，以供存储在与服务器相关联的数据库中；本发明根据数据类型采用相应的加密策略进行加密，提高了敏感数据的安全性。
一种联网用户应用程序中的敏感数据加密保存方法

[发明专利]一种基于深度学习的车联网数据建模方法与系统-CN202211535153.7有效
发明人：顾进峰;卢峰;蒋新星;吕清 -专利权人： 南京通力峰达软件科技有限公司
申请日： 2022-11-30 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的车联网数据建模方法与系统，包括：对车联网数据进行数据预处理，将处理完成的数据导入至数据库；利用聚类优化算法对处理后的车联网数据进行聚类，获得数据特征；根据数据特征建立基准模型，并对基准模型进行无监督训练；利用基准模型对数据特征进行挖掘分析，生成关联规则；本发明通过数据预处理技术、聚类技术，从多维车联网数据中准确有效地提取出所需的数据特征，进一步地，通过建立基准模型，并结合数据挖掘技术，实现车联网数据自动化分析，提升系统的智能化水平，满足车联网不同数据类型的数据挖掘需求。
一种基于深度学习联网数据建模方法系统