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申请/专利权人：南京信息职业技术学院;南京源然人工智能科技有限公司

申请日：2024-12-02

公开（公告）日：2024-12-31

公开（公告）号：CN119233227A

专利技术分类：...用于车辆和基础设施之间的通信，例如车与云[V2C]或车与家庭 [2018.01]

专利摘要：本发明公开了一种基于5G多接入边缘计算的车联网多参数监测方法及系统，包括:利用车载传感器实时采集多源异构数据；利用5G网络将采集的多源异构数据实时传输至最近的边缘计算节点；在边缘计算节点对多源异构数据进行预处理；将融合后的数据输入到边缘节点上部署的局部模型中，进行车辆状态和驾驶员状态的实时监测和实时评估；将得到的评估结果上传到云端平台，云端平台再根据车辆行驶工况、环境数据，对驾驶辅助决策和控制指令进行动态调整，生成最优决策结果；将最优决策结果通过5G网络下发至车载执行单元。本发明的方法实现对车辆速度、驾驶员生理状态等关键参数的监测，提升了监测系统的实时性和准确性。

专利权项：1.一种基于5G多接入边缘计算的车联网多参数监测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，利用车载传感器实时采集多源异构数据，包括车辆操作参数、驾驶员生理和行为数据；步骤二，利用5G网络将采集的多源异构数据实时传输至最近的边缘计算节点；步骤三，在边缘计算节点对多源异构数据进行预处理，包括数据融合；步骤四，将融合后的数据输入到边缘节点上部署的局部模型中，所述局部模型为深度学习模型，所述深度学习模型利用时空注意力机制和长短时记忆网络，提取输入数据中的时空特征，进行车辆状态和驾驶员状态的实时监测和实时评估，得到评估结果；同时，采用联邦学习算法对多个车载边缘节点上的局部模型进行训练，实现多节点间协同优化；步骤五，将步骤四得到的评估结果上传到云端平台，云端平台根据所有边缘节点上传的评估结果进行全局决策和优化，生成驾驶辅助决策和控制指令；云端平台再根据车辆行驶工况、环境数据，对驾驶辅助决策和控制指令进行动态调整，生成最优决策结果；步骤六，将最优决策结果通过5G网络下发至车载执行单元，根据最优决策结果对车辆进行安全控制或向驾驶员发出告警。

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