专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于区块链的车联网访问控制算法-CN202310530390.2在审
  • 樊秀梅;杜邵昱 - 西安理工大学
  • 2023-05-11 - 2023-09-05 - H04L9/40
  • 本发明公开了基于区块链的车联网数据分级访问控制方法,首先建立基于属性的访问控制框架,将车辆需要保护的信息,车辆的访问控制策略记录在区块链网络中,同时将车辆某些隐私信息的访问记录等以哈希的形式保存在区块链的账本中,既保证数据的安全性,同时降低区块链节点的存储压力;访问者通过调用结合基于属性的访问控制方法的智能合约来判断是否有访问资源的权利;在访问权限的控制方面,为了提高访问控制的灵活性以及时效性,提出基于权限传递模型,在访问非隐私数据时通过权限传递来避免经过区块链网络的共识,降低区块链对访问控制模型性能的影响,从而提高数据访问效率。
  • 基于区块联网访问控制算法
  • [发明专利]基于推荐值过滤的车联网信任模型-CN202310515908.5在审
  • 樊秀梅;孙盛 - 西安智行畅嘉网络科技有限公司
  • 2023-05-09 - 2023-08-01 - H04W4/46
  • 本发明公开了一种基于推荐值过滤的车联网信任模型,本发明属于智能交通技术领域,包括:基于车辆交互场景,获取车辆通信历史表;其中,所述车辆通信历史表包括评估车辆通信历史表、目标车辆通信历史表和与目标车辆关联的若干推荐车辆通信历史表;构建分层信任管理框架;将所述评估车辆通信历史表、目标车辆通信历史表、推荐车辆通信历史表输入所述分层信任管理框架进行信任评估,得到所述车辆交互场景的评估结果;基于所述评估结果,更新目标车辆的声誉值。本发明与其他模型相比有较快的收敛速度和更少的推荐误差,提高了信任评估的准确性。
  • 基于推荐过滤联网信任模型
  • [发明专利]一种新型时空特征的车流量预测的方法-CN202110109495.1有效
  • 樊秀梅;武文瑜 - 西安理工大学
  • 2021-01-27 - 2022-09-06 - G08G1/01
  • 本发明公开了一种新型时空特征的车流量预测的方法,包括以下步骤:步骤1,将交通流量数据利用自编码器提取城市路网的主要特征;步骤2,利用GCN学习提取自编码器得到主要拓扑结构之后的数据进而获得空间依赖性;步骤3,将利用GCN训练之后的数据放入GRU中,GRU学习路网动态变化获得时间依赖性。本发明的车流量预测方法,采用了以上三个算法组合,对交通流量的时间、空间以及主要特征的学习,使得对交通流量预测的准确度得到了提升。
  • 一种新型时空特征车流量预测方法
  • [发明专利]一种基于供需平衡的车联网认知频谱分配方法-CN202010357944.X有效
  • 樊秀梅;杨贵草 - 西安理工大学
  • 2020-04-29 - 2022-06-03 - H04B17/382
  • 本发明公开了一种基于供需平衡的车联网认知频谱分配方法,基于经济学中的供需市场模型对车联网中的频谱分配问题进行研究,通过频谱授权用户和认知车辆用户之间的社会关系以及认知车辆用户之间的QoS优先级两个因子确定认知车辆用户所获频谱数,最后根据供需平衡关系确定频谱价格。与不引入社会关系的方法相比,增加了认知车辆用户成功使用频谱的次数;与不考虑QoS优先级的方法相比,能更好的满足认知车辆用户的实际需求,同时保证了QoS需求高的认知车辆用户优先获得频谱使用权,提高了频谱利用率。
  • 一种基于供需平衡联网认知频谱分配方法
  • [发明专利]基于双阶段堆叠图卷积网络的交通流预测模型构建方法-CN202111122829.5在审
  • 樊秀梅;薛亚琼 - 西安理工大学
  • 2021-09-24 - 2022-01-18 - G06N3/04
  • 本发明公开了基于双阶段堆叠图卷积网络的交通流预测模型构建方法,包括以下步骤:首先对原始交通数据进行预处理,然后建立基于双阶段堆叠图卷积网络的交通流预测模型构建方法EDGCN,编码器和解码器两个阶段都使用时空图卷积网络EDGCN,时空图卷积网络EDGCN里面包括一个门控递归单元GRU和两个AGCN,而AGCN主要由图卷积网络GCN、门控线性单元GTU及注意力机制构成;最后,使用预处理好的数据训练所建立的交通流多步预测模型,并调整模型中的参数以获得最优的交通流多步预测效果;实验结果验证了模型在交通流多步预测任务上的有效性,并为使用深度学习解决多步预测任务提供新的思路和方法。
  • 基于阶段堆叠图卷网络通流预测模型构建方法
  • [发明专利]一种基于分簇结构的单向直路车联网认知频谱分配方法-CN201910739704.3有效
  • 樊秀梅;薛玲玲 - 西安理工大学
  • 2019-08-12 - 2020-12-18 - H04B17/382
  • 本发明公开了一种基于分簇结构的单向直路车联网认知频谱分配机制,包括以下步骤:判断网络负载状态,将网络负载状态定义为三种:轻载、重载、超重载;当网络负载状态为重载或超重载时,启动认知频谱机制,首先采用基于距离与拥堵指数的联合等级比例分配算法进行簇间频谱分配,利用各认知小区的等级与所有认知小区总的等级之和的比例关系,分配授权用户提供的空闲频谱;然后采用基于消息优先级的竞价拍卖频谱分配算法进行簇内频谱分配,根据用户传输消息的优先级在出价函数中引入消息的优先级系数,解决了单向直路这一特定车联网场景下频谱资源匮乏问题,频谱收益及频谱利用率高,减少了交通拥堵。
  • 一种基于结构单向直路联网认知频谱分配方法
  • [发明专利]一种基于分簇结构的交叉路口车联网认知频谱分配方法-CN201910739728.9有效
  • 樊秀梅;薛玲玲 - 西安理工大学
  • 2019-08-12 - 2020-12-18 - H04B17/382
  • 本发明公开了一种基于分簇结构的交叉路口车联网认知频谱分配机制,包括以下步骤:根据当前网络的负载状态及各类业务的最小速率需求,判断网络负载状态;当网络负载状态达到重载或超重载时,启动认知频谱机制,首先采用基于路口状态优先级定价的频谱分配算法进行簇间频谱分配;然后采用基于消息优先级的均衡价格频谱分配算法进行簇间频谱最优分配后各个簇首的簇内频谱分配。本发明解决了交叉路口这一交通压力较大的场地下存在的固定频谱分配不合理所造成的车联网中频谱资源匮乏及发生交通拥堵时车联网中安全类消息不能及时传输的问题,提高了频谱收益及频谱利用率,减少了交通拥堵,并且算法简单,实用性和适用性强。
  • 一种基于结构交叉路口联网认知频谱分配方法
  • [发明专利]一种基于公交轨迹和定位信息的地域群播方法-CN202010356702.9在审
  • 樊秀梅;林苗苗 - 西安理工大学
  • 2020-04-29 - 2020-09-01 - H04W4/029
  • 本发明公开了一种基于公交轨迹和定位信息的地域群播方法,本发明引入了公交车的轨迹信息,第一阶段先建立公交节点的的轨迹树以及相遇模型,再根据相遇图计算公交节点对目标区域的消息转发能力cp,选择具有更高消息转发能力的节点转发消息到目的区域。第二阶段使用稳定性指数来估计两辆车的稳定性,在目的区域的每条街道上建立一个车辆集,通过建立和维护车辆集达到群播的目的。在实验平台SUMO、OMNET++和Veins的联合平台下仿真,其实验结果分析表明:随着车辆数目增加,该算法在维持高的数据包投递率情况下可以将整网的传输开销降低,达到预期的目标。
  • 一种基于公交轨迹定位信息地域方法
  • [发明专利]一种基于雾计算和强化学习的交通灯控制方法-CN201911398203.X在审
  • 樊秀梅;安萌萌 - 西安理工大学
  • 2019-12-30 - 2020-04-21 - G08G1/08
  • 本发明公开了一种基于雾计算和强化学习的交通灯控制方法,首先本路口雾节点采集路口交通状况并广播给相邻路口的雾节点,采集路口车辆数目并计算车辆通过本路口所需绿灯时间,计算相邻路口的车流通过路口所需要的绿灯时间、相邻路口的交通流通过交叉路口所需要的绿灯时间、路口综合自身路口和相邻路口的车辆数目以及计算自身需要的总绿灯时间,本路口的Agent把计算的绿灯时长作用到交通信号灯上,观测反馈的奖赏信号,环境状态转移到下一时刻的状态,本发明能够根据十字路口的实时车辆数量分配绿灯时间,能减少停车时间和停车次数,提高道路调节效率,可以有效缓解交通拥堵。
  • 一种基于计算强化学习交通灯控制方法

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