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公开(公告)号：CN112579921B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202011489554.4
申请日：2020-12-16
Applicant: 长安大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/215 , G06F16/2455 , G06F18/22
Abstract: 本发明属于GPS轨迹数据索引技术领域，公开了一种基于倒排序索引及前缀树的轨迹索引和查询方法及系统。通过将原始轨迹数据路网匹配后划分为轨迹段，针对轨迹段倒排序索引并转换为前缀树来进行轨迹索引。本发明可以根据给定的路段和时间范围，查询在该时间范围内经过该路段的所有轨迹段。而传统的轨迹段索引方法面对大量轨迹数据时查询效率不高，或者没有保留车辆轨迹的语义完整性，本发明可以提高轨迹检索的效率、相比传统索引结构节省存储空间，保留轨迹的语义完整性。本发明适用于开发轨迹数据挖掘方法，推断居民的出行特征和模式，发现交通流的时空特征，预测出行时间等情况，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：CN109726336B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201811574899.2
申请日：2018-12-21
Applicant: 长安大学
IPC: G06F16/9537
Abstract: 一种结合出行兴趣与社交偏好的POI推荐方法，根据LBSN中用户历史POI数据分布学习用户出行行为，根据当前位置预测用户未来出行访问的POI；通过提取主题向量构建社交关联的兴趣相似；再构造异构出行信息网络，建立出行行为的兴趣相似；综合社交兴趣相似分析和出行行为相似分析，确定相似群体；结合预测的用户未来出行访问的POI以及用户的相似群体产生候选POI集合，通过计算兴趣度发现TOP‑N个用户最可能去的POI。在兼顾位置预测的同时利用社交兴趣和出行偏好发现用户的相似群体，利用相似群体而不是朋友用户可以全面提供更合适的兴趣点推荐给用户，并且缓解LBSN中数据稀疏的问题，从而可以更好地提高推荐效果。
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公开(公告)号：CN113657489A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110939593.8
申请日：2021-08-16
Applicant: 长安大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明一种回溯式迭代车辆性能极度不平衡数据分类方法，包括：从车辆性能测评数据获取多个训练样本，初始化所有训练样本的权重；每次迭代中，根据所属迭代次数对应的训练样本权重构建与迭代次数对应的弱分类器，采用弱分类器对训练样本进行分类，根据弱分类器的分类结果更新训练样本的权重，再基于综合相似度和KNN分类算法回溯更新所有训练样本的权重；其中，所述综合相似度是指根据相似度理论和欧几里得距离综合判断的相似度；组合所述得到的所有弱分类器，获得强分类器；采用强分类器对待分类的测试样本进行分类。本发明在车辆性能测评数据集标签分类任务上，不仅误差更小，且能在较少的迭代次数下达到较好分类的结果。
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公开(公告)号：CN110784472B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201911049886.8
申请日：2019-10-31
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供一种V2G环境下前向安全的无证书匿名认证方法，在EV和LAG双方都没有使用证书的前提下，EV和LAG也能够验证对方的合法性，并建立会话密钥，实现了EV和LAG之间的双向认证，这过程中EV只需要通过TA分发的私钥信息和对私钥信息的处理，即可在通信过程之中证明自身是合法的注册EV，没有使用任何证书，同时LAG也没有使用任何证书，因此本发明不存在复杂的证书更新和管理过程。
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公开(公告)号：CN111982141A
公开(公告)日：2020-11-24
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110248392B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910343670.6
申请日：2019-04-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明提供了一种车联网中基于节点效能的机会转发方法，包括以下步骤：步骤1，请求车辆节点s产生消息并需要将该消息转发至目的节点d；所述需转发消息所携带的消息副本数为N，请求车辆节点s将Ni个消息副本分配给候选节点i，i＝1,2,...,n，Ni≤N；其中，候选节点为请求车辆节点s的通信范围内的所有节点；步骤2，候选节点i将所接收到的Ni个消息副本转发至目的节点d。本发明对现有Spray and Wait路由机制进行改进，提高了消息转发的效率。
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公开(公告)号：CN110232067B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201910498153.6
申请日：2019-06-10
Applicant: 长安大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06F16/29 , G06Q50/30
Abstract: 一种基于BHR‑Tree索引的共乘群体发现方法，对采集到的GPS数据进行预处理，形成停留点轨迹；针对停留点轨迹，定义Buddy，Buddy表示伙伴，并对Buddy建立索引；再对每个时隙下的Buddy建立二次索引；在建立二次索引的基础上，通过位置检索发现相似出行者。本发明通过两层索引结构，可以加快出行者轨迹的检索。对建立的Buddy索引可进行快速维护更新，同时对HR‑Tree的叶子节点更新机制进行改进，可以降低HR‑Tree的空间使用率，最后可以通过进行时空查询可以快速发现可共乘的出行者。本发明在群体发现的效率和准确率上具有更大的优势。
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公开(公告)号：CN111263331A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010048305.5
申请日：2020-01-16
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于群智感知的车联网节点信誉评估方法，首先获取各路侧单元的信誉值列表，根据各路侧单元的信誉值列表中对同一路侧单元信誉值记录得到各路侧单元的可信度；然后根据历史交互次数得到路侧单元的通信积极性；通过分别获取不同车辆节点之间的直接信任度、车辆节点的推荐信任度和满足通信要求的路侧单元对车辆节点的反馈信任度；根据获取的不同车辆节点之间的信任度、车辆节点的推荐信任度和路侧单元对车辆节点的反馈信任度，进行加权平均得到车辆节点的全局信任度，本发明方法简单，通过三处信任度加权平均得到车辆节点的全局信任度，能够有效提高车辆节点信任度评估的准确性。
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公开(公告)号：CN110703735A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911018932.8
申请日：2019-10-24
Applicant: 长安大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提供一种基于物理不可克隆函数电路的无人车ECU安全认证方法，基于PUF的认证协议具有轻量级、低功耗和不可预测的特点，将PUF电路集成到ECU单元上，在ECU单元进行控制信息传送之前进行ECU单元间的身份认证，确认彼此的可信任身份，然后才可进行信息传输与控制，解析其发送的信息并执行相应动作。本发明为无人驾驶汽车的ECU控制系统中设备提供身份认证机制，为无人车控制提供了安全保障，可有效的防止无人车控制系统被假冒伪造身份的恶意ECU节点控制，避免造成严重的安全事故和信息泄露等后果。
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公开(公告)号：CN110689131A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910920130.X
申请日：2019-09-26
Applicant: 长安大学
Abstract: 一种基于朴素贝叶斯模型的车辆能耗影响分析方法，对车辆驾驶数据进行处理后再进行计算，得到车辆数据信息；通过联机分析处理对车辆数据信息进行多维度的分析，得到车辆因素和油耗的二维视图，通过判断各种车辆因素与油耗的二维视图是否有关联，从而筛选得到影响油耗的因素；对筛选出的影响油耗的因素进行离散化处理，然后划分为若个子类，并通过朴素贝叶斯模型计算各种影响油耗的因素的估计概率，确定对油耗影响最大的信息。本发明采用联机分析处理系统进行数据分析，分析各个因素是否与油耗有关联，对与油耗有关联的因素，使用数据挖掘来确定主要的节省燃料的影响因素，从而确定司机的驾驶习惯和风格，给出驾驶建议，从而达到节能驾驶的目的。
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