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公开(公告)号:CN112542048B
公开(公告)日:2022-06-07
申请号:CN202011510134.X
申请日:2020-12-19
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机‑车载协作网的车辆安全评级方法,包括以下步骤:步骤1:组建FANET编队;步骤2:组建VANET编队;步骤3:在使用DEMATEL评级模型前所有的传感器读数和评级读数都将被标记为一个特定的归一化值;步骤:4:通过DEMATEL方法计算车辆状况评级;步骤5:将车辆状况评级带入车辆行为评级模型计算行为评级;步骤6:用车辆状况和行为评级计算最终车辆评级;步骤7:通过最终的车辆评级采取措施,管理交通。本发明的方法解决了现有技术中车辆无法动态实时的进行评级,并且提高了精确性。
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公开(公告)号:CN112637814A
公开(公告)日:2021-04-09
申请号:CN202110110690.6
申请日:2021-01-27
Applicant: 桂林理工大学
IPC: H04W4/40 , H04W12/069 , H04W12/122
Abstract: 本发明公开了一种基于信任管理的防御DDoS攻击方法,涉及网络安全技术,包括:步骤1:系统初始化;步骤2:节点信任值更新;步骤3:车与车之间的认证和信任评估。本发明通过在权威信任机构、权威信任机构代理和路边单元构建的系统中使用密钥技术增强了车辆节点的可信度;构建节点信任值并事实刷新信任值的方法使得车载网中的车辆节点之间通信更加的安全、高效,能够有效的抵御DDoS攻击。
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公开(公告)号:CN113891318A
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN202111168487.0
申请日:2021-10-07
Applicant: 桂林理工大学
IPC: H04W12/08 , H04W12/122 , H04W40/32 , H04W4/40 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种车载网基于无人机辅助的检测恶意节点方法,涉及车载自组网通信安全技术,通过直接信任、间接信任建立车辆节点之间的信任模型,然后增添节点之间的自适应阀值检测机制,再通过无人机的辅助选择相应簇头进行车辆级别聚合和RSU级别聚合,最终生成全球黑名单(GBL,Gobal black list),保护了车辆的隐私,检测出了恶意节点。我们的解决方案不是评估车辆在不同时间段的信任值,然后测量这种评估的可变性,而是在整个实验期间评估车辆的信任值,与先前存在的方案相比,它提供了更大的灵活性、精准性。此外基于无人机的集群技术能够减少车辆之间交换的消息量,使得车载网中的车辆通信更加高效。
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公开(公告)号:CN112542048A
公开(公告)日:2021-03-23
申请号:CN202011510134.X
申请日:2020-12-19
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机‑车载协作网的车辆安全评级方法,包括以下步骤:步骤1:组建FANET编队;步骤2:组建VANET编队;步骤3:在使用DEMATEL评级模型前所有的传感器读数和评级读数都将被标记为一个特定的归一化值;步骤:4:通过DEMATEL方法计算车辆状况评级;步骤5:将车辆状况评级带入车辆行为评级模型计算行为评级;步骤6:用车辆状况和行为评级计算最终车辆评级;步骤7:通过最终的车辆评级采取措施,管理交通。本发明的方法解决了现有技术中车辆无法动态实时的进行评级,并且提高了精确性。
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公开(公告)号:CN112512015A
公开(公告)日:2021-03-16
申请号:CN202110014113.7
申请日:2021-01-06
Applicant: 桂林理工大学
IPC: H04W4/40 , H04W12/041 , H04W12/069 , H04W12/122
Abstract: 本发明公开了一种车载网中防止黑洞攻击的改进AODV协议方法,涉及车载自组网通信安全技术,包括:步骤1:节点注册认证;步骤2:节点通信;步骤3:恶意节点的检测。本发明的方法解决了车载网通信技术中无法有效解决节点之间出现的黑洞攻击问题,提高了节点通信的安全性。
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公开(公告)号:CN112419370A
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN202011510137.3
申请日:2020-12-19
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进三帧差分的3D打印机轨迹检测方法,包括:搭建OpenCV开发环境,调用USB接口摄像头,利用OpenCV提供的图像处理函数对摄像头图像进行预处理;对预处理后的图像数据使用改进的三帧差分算法和混合高斯模型进行轨迹的粗略判断,改进的三帧差分方法首先对连续三帧图像进行平滑处理,然后对连续的三帧图像进行加权处理,最后分别进行帧差分处理;通过OTSU阈值分割方法使图像中目标和背景的分离;利用Qt搭建一个界面可视化、易于操作的用户功能界面,将算法移植到Qt工程中,建立测试用的3D模型,将其传输给3D打印机后,打印机进行工作。本发明在轨迹的正确率和速度的计算上的误差都较小。
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