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公开(公告)号：CN114419928B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210102261.9
申请日：2022-01-27
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G08G1/16 , G08G1/0967 , G08G1/01 , H04L9/08 , H04L9/40 , H04W4/40 , H04L12/40 , H04B10/25 , H04B10/85
Abstract: 本发明公开了一种基于量子通讯的车路云协同控制系统及方法，其中，车路云协同控制系统包括云服务平台、量子密钥生成网络、含有车端量子加解密模块的车载终端以及含有路端量子加解密模块的路侧边缘设备；云服务平台包括量子密钥管理模块、云端量子加解密模块、设备管理模块、车辆轨迹预测模块、云端通讯模块、云服务平台数据库以及量子密钥生成网络；路侧边缘设备包括路端量子加解密模块、信息采集模块、边缘计算模块以及路端通讯模块。本发明将量子加密技术应用到了车路云协同控制系统中，通过合理的运行机制，保障该系统交互通讯的保密性，同时节省系统的运行计算时间，为后续协同驾驶的精准控制提供了良好的基础。
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公开(公告)号：CN114419925A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111456526.7
申请日：2021-12-01
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种车路协同的防碰预警系统和方法，其系统包括车载设备端、用于给行人佩戴或携带的智能移动终端、路侧通讯单元以及与路侧通讯单元直接通讯连接的边缘计算设备；路侧通讯单元包括路端信令通讯模块、差分定位处理模块以及视频采集模块；边缘计算设备包括目标检测模块、坐标转换模块、融合定位模块、轨迹预测模块以及碰撞分析模块。本发明综合采用了车载设备端、智能移动终端实时的上报定位信息以及由目标检测模块、坐标转换模块得出的识别定位信息，并利用融合定位模块进行合理的优化处理，能够实现目标的全面识别和定位，有效地避免了漏检、误检，特别是未携带智能移动终端的行人，保障了碰撞预警的安全性和有效性。
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公开(公告)号：CN114359586A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111456527.1
申请日：2021-12-01
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于模态缺失的多模态目标检测方法及系统，该方法包括如下步骤：S1、将数据集中的多模态数据对神经网络单元进行训练；将数据集的所有模态数据输入进训练好的神经网络单元进行检测，保存检测结果；S2、对其余维度的模态数据进行提取；利用生成网络单元生成伪模态特征张量，接着进行拼接，输入进注意力网络单元、信息融合单元、判别网络单元，直至完成对生成网络单元的训练；S3、通过数据采集设备实时采集模态数据，利用训练完成的神经网络单元生成目标的种类和标识。本发明方法在避免噪声引入和特征信息丢失的前提下，通过虚拟生成缺失的模态数据，极大程度上减小了模型的计算量以及复杂度，可以提高生成模态的表示一致性。
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公开(公告)号：CN110525202A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910898961.1
申请日：2019-09-23
Applicant: 合肥工业大学
IPC: B60K15/03
Abstract: 本发明公开了一种双层防盗油箱及其储油装置、防盗方法，该油箱包括外箱、内箱、单通阀一以及单通阀二。内箱设置在外箱中，外箱的内壁与内箱的外壁之间隔开一定距离，并形成从外箱至内箱的一个防盗空间。外箱的顶部开设连通防盗空间的加油井。内箱的底部开设连通防盗空间的进油口，内箱的顶部开设供内箱中气体溢出的泄气口。单通阀一安装在进油口上，且用于将防盗空间中的油液单向流通至内箱中。单通阀二安装在泄气口上，且用于将内箱内部的气体单向流通至内箱的外部。该双层防盗油箱不易被破坏，方便其事后补救，在外箱被破坏后，内箱仍可以独立于外箱继续使用，这样内箱在外箱有油状态下可一直保持满状态，保证油箱使用的安全性。
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公开(公告)号：CN119210900B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411699329.1
申请日：2024-11-26
Applicant: 合肥工业大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及车联网通信技术领域，公开了一种批量授权的车联网数据安全共享方法与系统。该方法包括：发送方车辆利用量子对称密钥对共享数据进行加密并上传至云服务器和边缘代理服务器；边缘代理服务器在收到请求方车辆需要获取特定服务数据的授权请求后，将请求方车辆的假名信息发送给发送方车辆，发送方车辆基于该假名信息，利用拉格朗日插值算法生成批量授权码并发送给边缘代理服务器，再转发给请求方车辆；请求方车辆根据加密数据索引在云服务器中获取加密共享数据，根据批量授权码计算出量子对称密钥，在验证量子对称密钥正确后，利用量子对称密钥对加密共享数据进行解密得到共享数据。本发明可在车联网通信实现兼顾高效和安全地批量授权。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118870367B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411332021.3
申请日：2024-09-24
Applicant: 合肥工业大学
IPC: H04W12/122 , H04W4/48 , H04L12/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及车联网技术领域，公开了一种车载CAN网络的入侵检测方法、装置、车辆及存储介质。该方法包括：获取车载CAN总线的数据帧，提取出每个数据帧的时间戳特征、CAN ID特征和数据字段特征，并将连续多个数据帧的所有特征拼成数据图像；通过滑动窗口在所述数据图像中提取出多类不同尺度的特征图像，每类特征图像包含时间戳特征、CAN ID特征和数据字段特征中的一者或多者；将特征图像输入经过训练的入侵检测模型，输出车载CAN总线的入侵情况；入侵检测模型包括多组时间卷积网络层，各组时间卷积网络层分别用于提取对应类别的特征图像中数据的时序特征。本发明能够更精确地进行预测和决策，确保车载入侵检测效果。
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公开(公告)号：CN119145727A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411330840.4
申请日：2024-09-24
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及车门技术领域，公开了一种基于磁流变液体的车门无级悬停系统、车辆及方法。该系统包括：外壳、活塞杆、线圈、信号采集模块和电流控制模块。外壳的一端开设有和空腔连通的开口，空腔中填充有磁流变液体。活塞杆的一端由开口伸入空腔；活塞杆固定于车门，外壳固定于车身，且能随车门的转动而彼此产生相对滑动。开口还设有用于防止液体外泄的密封件。线圈缠绕于外壳的外部并用于在通电时为空腔中的磁流变液体提供磁场。信号采集模块用于实时采集响应信号。电流控制模块用于根据响应信号并按照预设的控制策略调节线圈的输入电流大小，从而调节空腔中的磁流变液体对活塞杆产生的阻尼力大小以实现车门的可旋转或无级悬停。
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公开(公告)号：CN119095008A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411571980.0
申请日：2024-11-06
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明涉及车联网通信技术领域，公开了一种基于量子密钥的V2G雾服务器加密通信方法。该通信方法包括：当车辆需要从当前雾服务器i所在区域驶入目标雾服务器j所在区域时，雾服务器i、雾服务器j和中央服务器三方基于预充注量子密钥的数字签名进行身份认证并协商出第一会话密钥；车辆和雾服务器j基于第一会话密钥完成身份认证并协商出第二会话密钥，随后雾服务器j将所述第二会话密钥派发给自身所在区域的充电站和能源服务器；车辆能通过第二会话密钥实现和充电站、能源服务器的加密通信。本发明确保了车辆在跨域V2G环境下的信息安全。
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公开(公告)号：CN118972847A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411448772.1
申请日：2024-10-17
Applicant: 合肥工业大学
IPC: H04W12/06 , H04W12/069 , H04W12/04 , H04W12/106 , H04L9/08 , H04L9/32 , H04L9/00 , H04W4/40
Abstract: 本发明涉及车联网技术领域，公开了一种基于量子密钥的V2G跨域身份认证方法及系统。该方法包括注册阶段和跨域身份认证阶段。注册阶段：雾服务器获取自身的数字证书，车辆获取自身的短期匿名凭证和长期匿名凭证。跨域身份认证阶段：当车辆由一个雾服务器所在域进入另外一个雾服务器所在域内并需要进行充放电时，车辆和雾服务器之间通过所述数字证书和所述匿名凭证进行信息交互，从而完成车辆与另外一个雾服务器之间的认证；其中，在注册阶段和身份认证阶段，所述车辆和雾服务器基于预充注的量子密钥实现消息的加解密传输。本发明提高了V2G通信场景下车辆在进行跨域充放电时通信的安全性。
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公开(公告)号：CN118709530A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410720011.0
申请日：2024-06-05
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于H‑PPO分层算法的多自动驾驶车辆的动态行为生成方法，包括：1、模拟十字路口车辆交汇路况，构建仿真场景，并对自动驾驶车辆进行动力学建模；2、根据环境信息，构建状态量，混合动作空间；3、通过设置奖励函数鼓励驾驶车辆与被测车辆之间的交汇博弈；4、构建深度神经网络，初始化深度强化学习参数，训练深度神经网络，产生针对被测车辆十字路口左转工况下，使多辆直行的自动驾驶车辆的决策与动作由神经网络分层输出，使其具有博弈行为，以检验被测车辆针对小概率、高风险的边缘场景的应对能力。本发明使用深度强化学习与博弈性理论，生成被测车辆在十字路口遭遇博弈性交汇场景，以提供构建自动驾驶场景的新方式。
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