CN113178024A - 基于人工智能的融合型车载智能存储系统及方法 - Google Patents

基于人工智能的融合型车载智能存储系统及方法 Download PDF

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CN113178024A CN202110510561.6A CN202110510561A CN113178024A CN 113178024 A CN113178024 A CN 113178024A CN 202110510561 A CN202110510561 A CN 202110510561A CN 113178024 A CN113178024 A CN 113178024A
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王玲
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Abstract

本发明公开了基于人工智能的融合型车载智能存储系统，包括数据采集模块、数据处理模块、服务器、人工智能模块和数据存储模块，所述数据采集模块设置在车辆上，所述数据处理模块与所述数据采集模块通讯连接，所述服务器与所述数据处理模块通讯连接，所述人工智能模块与所述服务器通讯连接，所述数据存储模块与所述人工智能模块通讯连接。本发明还公开了基于人工智能的融合型车载智能存储方法。本发明通过人工智能可有效、快速地融合车载信息，提高车载信息融合的准确性和稳定性，适用于大量的车载信息的融合，缩短车载信息的融合和存储时间，大大提高了存储效率。

Description

基于人工智能的融合型车载智能存储系统及方法
技术领域
本发明涉及汽车信息存储技术领域，具体为基于人工智能的融合型车载智能存储系统及方法。
背景技术
随着我国汽车产业的快速发展，汽车行业进入电子化、智能化控制时代，对其电子部件集成化发展是趋势；将环境感知、规划决策、影音娱乐、定位、通信服务、多等级辅助驾驶等功能融于一体的综合系统；它集中运用了计算机、现代传感、信息融合、通讯、人工智能及自动控制等技术，致力于提高汽车的安全性、舒适性，以及提供优良的人车交互界面、智能驾驶系统、生活服务系统、安全防护系统、位置服务系统以及用车服务系统等是汽车较为成熟的和预期的功能和系统。
现有的大量的车载信息只是简单地进行存储，对于相关的车载信息无法进行统一存储，在需要时还需要花费大量精力和时间进行查找和合并。
发明内容
本发明的目的在于提供基于人工智能的融合型车载智能存储系统及方法，通过人工智能可有效、快速地融合车载信息，提高车载信息融合的准确性和稳定性，适用于大量的车载信息的融合，缩短车载信息的融合和存储时间，大大提高了存储效率，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
基于人工智能的融合型车载智能存储系统，包括：
数据采集模块，所述数据采集模块设置在车辆上，所述数据采集模块用于采集车载信息；
数据处理模块，所述数据处理模块与所述数据采集模块通讯连接，所述数据处理模块用于对所述数据采集模块所采集的车载信息进行处理和分析；
服务器，所述服务器与所述数据处理模块通讯连接，所述服务器用于对所述数据处理模块处理和分析后的车载信息进行上传；
人工智能模块，所述人工智能模块与所述服务器通讯连接，所述人工智能模块用于根据预设的融合规则对所述服务器上传的车载信息进行融合；
数据存储模块，所述数据存储模块与所述人工智能模块通讯连接，所述数据存储模块用于对所述人工智能模块融合后的车载信息进行存储。
作为本发明的基于人工智能的融合型车载智能存储系统优选的，还包括管理中心，所述管理中心与所述数据存储模块通讯连接，所述管理中心用于对所述数据存储模块存储的数据进行管理。
作为本发明的基于人工智能的融合型车载智能存储系统优选的，所述人工智能模块根据预设的融合规则对车载信息进行融合的具体步骤包括：
S1：选取每个不同车载信息种类至少一个样品，对样品的特征进行提取，并将提取的特征构建特征数据库，不同车载信息种类按照预定的车载信息种类序号进行排序，将特征数据库内样品的特征向量集合Fi＝{fi1，fi2，……，fin}，其中，Fi表示为第i类车载信息样品对应的特征向量集合；
S2：对特征数据库内样品的特征集合Fi按照基本特征和特殊特征进行融合，分别构成基本特征向量集合Ei＝{ei1，ei2，……，eik}，特殊特征向量集合Gi＝{gi1，gi2，……，giy}，其中，eik表示为第i类车载信息样品的第k个基本特征向量，giy表示为第i类车载信息样品的第y个特殊特征向量，且n＝k+y；
S3：对需融合的车载信息提取若干特征向量，对提取的特征向量进行分组，将基本特征向量集合标记为C＝{c1，c2，……，cx}，将特殊特征向量集合标记为D＝{d1，d2，……，dv}，其中k与x一一对应，y与v一一对应；
S4：将待融合车载信息的基本特征向量集合中的第一基本特征向量c1与特征数据库中存储的基本特征向量集合的第一基本特征向量ei1进行一一对比，从特征数据库中提取与待融合车载信息的第一基本特征向量相同的样品的基本特征向量集合和特殊特征向量集合；
S5：将待融合车载信息中的其余基本特征向量与提取的基本特征向量集合中的其余基本特征向量进行逐一比对，比对结果一致，则取对比值gaj＝1，否则，gaj＝0，得到基本特征向量对比值集合Ga＝{ga1，ga2，……，gaj}，Ga表示待融合车载信息与第a类车载信息样品基本特征向量的对比值集合，其中，j与k一一对应；
其中，基本特征向量具有不同的权重，分别为H1，H2，……，Hj，H1＞H2＞……＞Hj，且H1+H2+……+Hj＝1；
S6：将待融合的车载信息与提取的基本特征向量集合对应的车载信息样品种类进行相似度系数计算，利用相似度公式表示待融合车载信息与第a类车载信息样品对应的基本特征向量的相似度系数Qa；
S7：当Qa大于预设值时，提取第a类车载信息样品对应的特殊特征向量集合，并按照Qa从高到低的顺序依次输出该相似度系数对应的特殊特征向量集合，将待融合车载信息中的特殊特征向量与该相似度系数对应的特殊特征向量进行逐一比对，比对结果一致，则取对比值pau＝1，否则，pau＝0，得到特殊特征向量对比值集合Pa＝{pa1，pa2，……，pau}，Pa表示待融合车载信息与第a类车载信息样品特殊特征向量的对比值集合；
基本特征向量与特殊特征向量集合所占的权重分别为A1和A2，且A1+A2＝1；
S8：利用融合公式计算得出待融合车载信息的特征向量与对应车载信息种类样品特征向量的同类系数Ma，提取Ma数值最高对应的车载信息种类，并将该待融合车载信息融合于该车载信息种类。
作为本发明的基于人工智能的融合型车载智能存储系统优选的，所述S6中相似度公式为：
Figure BDA0003060144150000041
作为本发明的基于人工智能的融合型车载智能存储系统优选的，所述S8中融合公式为：
Figure BDA0003060144150000042
作为本发明的基于人工智能的融合型车载智能存储系统优选的，所述人工智能模块包括多个计算节点。
作为本发明的基于人工智能的融合型车载智能存储系统优选的，所述人工智能模块对多个计算节点进行管理和调度的方法如下：
S1.各个计算节点连接实现通信；
S2.统计各个计算节点的权限数值及计算费用；
S3.根据权限数值确定各个计算节点的控制关系，权限数值高的计算节点对权限数值低的计算节点根据计算费用进行资源管理和调度以获取最大化的计算收益。
作为本发明的基于人工智能的融合型车载智能存储系统优选的，所述S3中根据权限数值确定各个计算节点的控制关系，权限数值高的计算节点对权限数值低的计算节点根据计算费用进行资源管理和调度以获取最大化的计算收益，采用如下算法：
计算任务Gi分配给计算节点Pj执行计算，即分配矩阵元素xi，j＝1，则计算节点Pj完成计算任务Gi的计算费用为：
Figure BDA0003060144150000051
其中，
Figure BDA0003060144150000052
为计算节点Pj执行一条单元指令的计算费用；
Figure BDA0003060144150000053
为计算任务Gi包含的单元指令数量；
计算节点Pj完成计算任务Gi获得的计算收益为：
Figure BDA0003060144150000054
其中，
Figure BDA0003060144150000055
为用户支付的计算费用，
Figure BDA0003060144150000056
为计算节点Pj完成计算任务Gi所支付的延迟赔偿费用；
人工智能模块完成计算任务集合G＝{G1,G2，…Gm}中全部任务所获得的总计算收益：
Figure BDA0003060144150000061
人工智能平台付出的总计算费用：
Figure BDA0003060144150000062
人工智能云平台基于各计算节点计算费用固定的情况下，通过调度的方式以获取最大化的计算收益；
调度的计算节点表示为：
Figure BDA0003060144150000063
基于n个不同的计算节点对m个计算任务进行调度，获取最大化的计算收益。
基于人工智能的融合型车载智能存储方法，包括如下步骤：
S1.采集车辆的车载信息；
S2.对所采集的车载信息进行处理和分析并上传；
S3.基于人工智能根据预设的融合规则对上传的车载信息进行融合；
S4.对融合后的车载信息进行存储。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明通过数据采集模块采集车辆的车载信息，数据处理模块和服务器对所采集的车载信息进行处理和分析并上传，人工智能模块基于人工智能根据预设的融合规则对上传的车载信息进行融合，数据存储模块对融合后的车载信息进行存储，本发明通过人工智能可有效、快速地融合车载信息，提高车载信息融合的准确性和稳定性，适用于大量的车载信息的融合，缩短车载信息的融合和存储时间，大大提高了存储效率。
附图说明
图1为本发明的基于人工智能的融合型车载智能存储系统的系统框图；
图2为本发明的基于人工智能的融合型车载智能存储方法的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1和图2，本发明提供一种技术方案：
基于人工智能的融合型车载智能存储系统，包括：
数据采集模块，数据采集模块设置在车辆上，数据采集模块用于采集车载信息；
数据处理模块，数据处理模块与数据采集模块通讯连接，数据处理模块用于对数据采集模块所采集的车载信息进行处理和分析；
服务器，服务器与数据处理模块通讯连接，服务器用于对数据处理模块处理和分析后的车载信息进行上传；
人工智能模块，人工智能模块与服务器通讯连接，人工智能模块用于根据预设的融合规则对服务器上传的车载信息进行融合；
数据存储模块，数据存储模块与人工智能模块通讯连接，数据存储模块用于对人工智能模块融合后的车载信息进行存储。
作为本发明的一种技术优化方案，还包括管理中心，管理中心与数据存储模块通讯连接，管理中心用于对数据存储模块存储的数据进行管理。
作为本发明的一种技术优化方案，人工智能模块根据预设的融合规则对车载信息进行融合的具体步骤包括：
S1：选取每个不同车载信息种类至少一个样品，对样品的特征进行提取，并将提取的特征构建特征数据库，不同车载信息种类按照预定的车载信息种类序号进行排序，将特征数据库内样品的特征向量集合Fi＝{fi1，fi2，……，fin}，其中，Fi表示为第i类车载信息样品对应的特征向量集合；
S2：对特征数据库内样品的特征集合Fi按照基本特征和特殊特征进行融合，分别构成基本特征向量集合Ei＝{ei1，ei2，……，eik}，特殊特征向量集合Gi＝{gi1，gi2，……，giy}，其中，eik表示为第i类车载信息样品的第k个基本特征向量，giy表示为第i类车载信息样品的第y个特殊特征向量，且n＝k+y；
S3：对需融合的车载信息提取若干特征向量，对提取的特征向量进行分组，将基本特征向量集合标记为C＝{c1，c2，……，cx}，将特殊特征向量集合标记为D＝{d1，d2，……，dv}，其中k与x一一对应，y与v一一对应；
S4：将待融合车载信息的基本特征向量集合中的第一基本特征向量c1与特征数据库中存储的基本特征向量集合的第一基本特征向量ei1进行一一对比，从特征数据库中提取与待融合车载信息的第一基本特征向量相同的样品的基本特征向量集合和特殊特征向量集合；
S5：将待融合车载信息中的其余基本特征向量与提取的基本特征向量集合中的其余基本特征向量进行逐一比对，比对结果一致，则取对比值gaj＝1，否则，gaj＝0，得到基本特征向量对比值集合Ga＝{ga1，ga2，……，gaj}，Ga表示待融合车载信息与第a类车载信息样品基本特征向量的对比值集合，其中，j与k一一对应；
其中，基本特征向量具有不同的权重，分别为H1，H2，……，Hj，H1＞H2＞……＞Hj，且H1+H2+……+Hj＝1；
S6：将待融合的车载信息与提取的基本特征向量集合对应的车载信息样品种类进行相似度系数计算，利用相似度公式表示待融合车载信息与第a类车载信息样品对应的基本特征向量的相似度系数Qa；
S7：当Qa大于预设值时，提取第a类车载信息样品对应的特殊特征向量集合，并按照Qa从高到低的顺序依次输出该相似度系数对应的特殊特征向量集合，将待融合车载信息中的特殊特征向量与该相似度系数对应的特殊特征向量进行逐一比对，比对结果一致，则取对比值pau＝1，否则，pau＝0，得到特殊特征向量对比值集合Pa＝{pa1，pa2，……，pau}，Pa表示待融合车载信息与第a类车载信息样品特殊特征向量的对比值集合；
基本特征向量与特殊特征向量集合所占的权重分别为A1和A2，且A1+A2＝1；
S8：利用融合公式计算得出待融合车载信息的特征向量与对应车载信息种类样品特征向量的同类系数Ma，提取Ma数值最高对应的车载信息种类，并将该待融合车载信息融合于该车载信息种类。
作为本发明的一种技术优化方案，S6中相似度公式为：
Figure BDA0003060144150000101
作为本发明的一种技术优化方案，S8中融合公式为：
Figure BDA0003060144150000102
作为本发明的一种技术优化方案，人工智能模块包括多个计算节点。
作为本发明的一种技术优化方案，人工智能模块对多个计算节点进行管理和调度的方法如下：
S1.各个计算节点连接实现通信；
S2.统计各个计算节点的权限数值及计算费用；
S3.根据权限数值确定各个计算节点的控制关系，权限数值高的计算节点对权限数值低的计算节点根据计算费用进行资源管理和调度以获取最大化的计算收益。
作为本发明的一种技术优化方案，S3中根据权限数值确定各个计算节点的控制关系，权限数值高的计算节点对权限数值低的计算节点根据计算费用进行资源管理和调度以获取最大化的计算收益，采用如下算法：
计算任务Gi分配给计算节点Pj执行计算，即分配矩阵元素xi，j＝1，则计算节点Pj完成计算任务Gi的计算费用为：
Figure BDA0003060144150000111
其中，
Figure BDA0003060144150000112
为计算节点Pj执行一条单元指令的计算费用；
Figure BDA0003060144150000113
为计算任务Gi包含的单元指令数量；
计算节点Pj完成计算任务Gi获得的计算收益为：
Figure BDA0003060144150000114
其中，
Figure BDA0003060144150000115
为用户支付的计算费用，
Figure BDA0003060144150000116
为计算节点Pj完成计算任务Gi所支付的延迟赔偿费用；
人工智能模块完成计算任务集合G＝{G1,G2，…Gm}中全部任务所获得的总计算收益：
Figure BDA0003060144150000121
人工智能平台付出的总计算费用：
Figure BDA0003060144150000122
人工智能云平台基于各计算节点计算费用固定的情况下，通过调度的方式以获取最大化的计算收益；
调度的计算节点表示为：
Figure BDA0003060144150000123
基于n个不同的计算节点对m个计算任务进行调度，获取最大化的计算收益。
基于人工智能的融合型车载智能存储方法，包括如下步骤：
S1.采集车辆的车载信息；
S2.对所采集的车载信息进行处理和分析并上传；
S3.基于人工智能根据预设的融合规则对上传的车载信息进行融合；
S4.对融合后的车载信息进行存储。
综上，本发明通过数据采集模块采集车辆的车载信息，数据处理模块和服务器对所采集的车载信息进行处理和分析并上传，人工智能模块基于人工智能根据预设的融合规则对上传的车载信息进行融合，数据存储模块对融合后的车载信息进行存储，本发明通过人工智能可有效、快速地融合车载信息，提高车载信息融合的准确性和稳定性，适用于大量的车载信息的融合，缩短车载信息的融合和存储时间，大大提高了存储效率。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.基于人工智能的融合型车载智能存储系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，所述数据采集模块设置在车辆上，所述数据采集模块用于采集车载信息；
数据处理模块，所述数据处理模块与所述数据采集模块通讯连接，所述数据处理模块用于对所述数据采集模块所采集的车载信息进行处理和分析；
服务器，所述服务器与所述数据处理模块通讯连接，所述服务器用于对所述数据处理模块处理和分析后的车载信息进行上传；
人工智能模块，所述人工智能模块与所述服务器通讯连接，所述人工智能模块用于根据预设的融合规则对所述服务器上传的车载信息进行融合；
数据存储模块，所述数据存储模块与所述人工智能模块通讯连接，所述数据存储模块用于对所述人工智能模块融合后的车载信息进行存储。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的融合型车载智能存储系统，其特征在于：还包括管理中心，所述管理中心与所述数据存储模块通讯连接，所述管理中心用于对所述数据存储模块存储的数据进行管理。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的融合型车载智能存储系统，其特征在于：所述人工智能模块根据预设的融合规则对车载信息进行融合的具体步骤包括：
S1：选取每个不同车载信息种类至少一个样品，对样品的特征进行提取，并将提取的特征构建特征数据库，不同车载信息种类按照预定的车载信息种类序号进行排序，将特征数据库内样品的特征向量集合Fi＝{fi1，fi2，……，fin}，其中，Fi表示为第i类车载信息样品对应的特征向量集合；
S2：对特征数据库内样品的特征集合Fi按照基本特征和特殊特征进行融合，分别构成基本特征向量集合Ei＝{ei1，ei2，……，eik}，特殊特征向量集合Gi＝{gi1，gi2，……，giy}，其中，eik表示为第i类车载信息样品的第k个基本特征向量，giy表示为第i类车载信息样品的第y个特殊特征向量，且n＝k+y；
S3：对需融合的车载信息提取若干特征向量，对提取的特征向量进行分组，将基本特征向量集合标记为C＝{c1，c2，……，cx}，将特殊特征向量集合标记为D＝{d1，d2，……，dv}，其中k与x一一对应，y与v一一对应；
S4：将待融合车载信息的基本特征向量集合中的第一基本特征向量c1与特征数据库中存储的基本特征向量集合的第一基本特征向量ei1进行一一对比，从特征数据库中提取与待融合车载信息的第一基本特征向量相同的样品的基本特征向量集合和特殊特征向量集合；
S5：将待融合车载信息中的其余基本特征向量与提取的基本特征向量集合中的其余基本特征向量进行逐一比对，比对结果一致，则取对比值gaj＝1，否则，gaj＝0，得到基本特征向量对比值集合Ga＝{ga1，ga2，……，gaj}，Ga表示待融合车载信息与第a类车载信息样品基本特征向量的对比值集合，其中，j与k一一对应；
其中，基本特征向量具有不同的权重，分别为H1，H2，……，Hj，H1＞H2＞……＞Hj，且H1+H2+……+Hj＝1；
S6：将待融合的车载信息与提取的基本特征向量集合对应的车载信息样品种类进行相似度系数计算，利用相似度公式表示待融合车载信息与第a类车载信息样品对应的基本特征向量的相似度系数Qa；
S7：当Qa大于预设值时，提取第a类车载信息样品对应的特殊特征向量集合，并按照Qa从高到低的顺序依次输出该相似度系数对应的特殊特征向量集合，将待融合车载信息中的特殊特征向量与该相似度系数对应的特殊特征向量进行逐一比对，比对结果一致，则取对比值pau＝1，否则，pau＝0，得到特殊特征向量对比值集合Pa＝{pa1，pa2，……，pau}，Pa表示待融合车载信息与第a类车载信息样品特殊特征向量的对比值集合；
基本特征向量与特殊特征向量集合所占的权重分别为A1和A2，且A1+A2＝1；
S8：利用融合公式计算得出待融合车载信息的特征向量与对应车载信息种类样品特征向量的同类系数Ma，提取Ma数值最高对应的车载信息种类，并将该待融合车载信息融合于该车载信息种类。
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的融合型车载智能存储系统，其特征在于：所述S6中相似度公式为：
Figure FDA0003060144140000031
5.根据权利要求3所述的基于人工智能的融合型车载智能存储系统，其特征在于：所述S8中融合公式为：
Figure FDA0003060144140000032
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的融合型车载智能存储系统，其特征在于：所述人工智能模块包括多个计算节点。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的融合型车载智能存储系统，其特征在于：所述人工智能模块对多个计算节点进行管理和调度的方法如下：
S1.各个计算节点连接实现通信；
S2.统计各个计算节点的权限数值及计算费用；
S3.根据权限数值确定各个计算节点的控制关系，权限数值高的计算节点对权限数值低的计算节点根据计算费用进行资源管理和调度以获取最大化的计算收益。
8.根据权利要求7所述的基于人工智能的融合型车载智能存储系统，其特征在于：所述S3中根据权限数值确定各个计算节点的控制关系，权限数值高的计算节点对权限数值低的计算节点根据计算费用进行资源管理和调度以获取最大化的计算收益，采用如下算法：
计算任务Gi分配给计算节点Pj执行计算，即分配矩阵元素xi，j＝1，则计算节点Pj完成计算任务Gi的计算费用为：
Figure FDA0003060144140000041
其中，
Figure FDA0003060144140000042
为计算节点Pj执行一条单元指令的计算费用；
Figure FDA0003060144140000043
为计算任务Gi包含的单元指令数量；
计算节点Pj完成计算任务Gi获得的计算收益为：
Figure FDA0003060144140000044
其中，
Figure FDA0003060144140000045
为用户支付的计算费用，
Figure FDA0003060144140000046
为计算节点Pj完成计算任务Gi所支付的延迟赔偿费用；
人工智能模块完成计算任务集合G＝{G1,G2，…Gm}中全部任务所获得的总计算收益：
Figure FDA0003060144140000051
人工智能平台付出的总计算费用：
Figure FDA0003060144140000052
人工智能云平台基于各计算节点计算费用固定的情况下，通过调度的方式以获取最大化的计算收益；
调度的计算节点表示为：
Figure FDA0003060144140000053
基于n个不同的计算节点对m个计算任务进行调度，获取最大化的计算收益。
9.基于人工智能的融合型车载智能存储方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1.采集车辆的车载信息；
S2.对所采集的车载信息进行处理和分析并上传；
S3.基于人工智能根据预设的融合规则对上传的车载信息进行融合；
S4.对融合后的车载信息进行存储。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114528276A (zh) * 2022-02-21 2022-05-24 南京鼎傲科技有限公司 一种基于人工智能的大数据采集存储管理系统及方法
CN114584584A (zh) * 2022-02-28 2022-06-03 福思(杭州)智能科技有限公司 车辆行驶数据的处理系统、方法及存储介质
CN115080968A (zh) * 2022-06-08 2022-09-20 陕西天诚软件有限公司 一种带有智能安全防护的人工智能服务器

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110351358A (zh) * 2019-07-09 2019-10-18 成都信息工程大学 一种车联网信息安全传输及智能预警系统
CN110341616A (zh) * 2019-06-18 2019-10-18 江苏大学 一种面向智能电动汽车的电子电气架构及数据管理方法
CN111145389A (zh) * 2019-12-31 2020-05-12 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆数据管理方法及系统
CN111427687A (zh) * 2020-03-23 2020-07-17 深圳市中盛瑞达科技有限公司 一种人工智能云平台
CN111768274A (zh) * 2020-06-24 2020-10-13 中国地质大学（武汉） 一种基于人工智能数据分类存储系统
CN111818138A (zh) * 2020-06-28 2020-10-23 电子科技大学 面向智能车的车云实时数据通信方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110341616A (zh) * 2019-06-18 2019-10-18 江苏大学 一种面向智能电动汽车的电子电气架构及数据管理方法
CN110351358A (zh) * 2019-07-09 2019-10-18 成都信息工程大学 一种车联网信息安全传输及智能预警系统
CN111145389A (zh) * 2019-12-31 2020-05-12 中国第一汽车股份有限公司 一种车辆数据管理方法及系统
CN111427687A (zh) * 2020-03-23 2020-07-17 深圳市中盛瑞达科技有限公司 一种人工智能云平台
CN111768274A (zh) * 2020-06-24 2020-10-13 中国地质大学（武汉） 一种基于人工智能数据分类存储系统
CN111818138A (zh) * 2020-06-28 2020-10-23 电子科技大学 面向智能车的车云实时数据通信方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114528276A (zh) * 2022-02-21 2022-05-24 南京鼎傲科技有限公司 一种基于人工智能的大数据采集存储管理系统及方法
CN114528276B (zh) * 2022-02-21 2024-01-19 新疆能源翱翔星云科技有限公司 一种基于人工智能的大数据采集存储管理系统及方法
CN114584584A (zh) * 2022-02-28 2022-06-03 福思(杭州)智能科技有限公司 车辆行驶数据的处理系统、方法及存储介质
CN115080968A (zh) * 2022-06-08 2022-09-20 陕西天诚软件有限公司 一种带有智能安全防护的人工智能服务器
CN115080968B (zh) * 2022-06-08 2023-06-02 陕西天诚软件有限公司 一种带有智能安全防护的人工智能服务器

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