[發(fā)明專利]一種基于信號聚集的車輛事件預(yù)測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910219212.1
• 申請日: 2019-03-21
• 公開（公告）號: CN109978169B
• 公開（公告）日: 2023-08-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王曉東;夏靖波
• 申請（專利權(quán)）人: 廈門大學(xué)嘉庚學(xué)院
• 主分類號: G06N5/046
• 分類號: G06N5/046;G06N5/025;G06F18/24;G06F18/10;G06F18/213
• 代理公司: 福州元創(chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學(xué)俊

1.一種基于信號聚集的車輛事件預(yù)測方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟S1：檢測駕駛者個人通信設(shè)備的無線信號，并通過電臺指紋識別技術(shù)識別駕駛者的身份信息；

步驟S2：進(jìn)行原子事件分析；

步驟S3：進(jìn)行事件信息累積；

步驟S4：進(jìn)行高級事件推理；

步驟S5：輸出高級事件推理結(jié)果；

步驟S1中，所述通過電臺指紋識別技術(shù)識別駕駛者的身份信息采用合作方法或非合作方法；

合作方法具體為：通過在不同的手機(jī)用戶信號中各自增加唯一的標(biāo)識符信號ID進(jìn)行區(qū)分，此處ID為長整數(shù)；識別過程中讀取該ID從而得到駕駛者身份；

非合作方法具體為：識別用戶電臺信號的特有特征，識別過程分為預(yù)處理、特征提取分析和分類識別；其中信號的預(yù)處理為：通過濾波處理，加強(qiáng)有用信號的特征，使其變成適合特征提取的數(shù)據(jù)；其中特征提取分析為：從包括時域、頻域、調(diào)制域、變換域在內(nèi)的角度觀察分析信號的差別，從中選擇能夠有效標(biāo)識電臺個體的特征；分類識別為：利用分類識別器分析信息，從而對待識別信號進(jìn)行分類，識別電臺身份，進(jìn)而得到駕駛者的身份信息；

步驟S2具體為：記錄原子事件發(fā)生的時間、地點(diǎn)、頻次、持續(xù)時間、獨(dú)立性、信息量以及主體相關(guān)性，并將以上記錄存儲至關(guān)系數(shù)據(jù)庫；其中所述原子事件包括：

相遇M：二者信號由無法探測到可以穩(wěn)定探測事件；

分離D：二者信號由可以探測到無法穩(wěn)定探測事件；

同行T：二者移動過程中信號可以探測且持續(xù)時間大于閾值t秒，t為正數(shù)；

共處S：二者靜止過程中信號可以探測且持續(xù)時間大于閾值t秒，t為正數(shù)；

獨(dú)立性具體為：是否與其它原子事件有依賴關(guān)系；信息量具體為：在總體事件中發(fā)生的概率；主體相關(guān)性具體為：與主體行為是否相關(guān)；

步驟S4具體包括以下步驟：

步驟S41：使用數(shù)據(jù)挖掘方法處理原子事件數(shù)據(jù)；

步驟S42：獲取不同維度上的多個用戶相關(guān)的集合以及相關(guān)度的量化值；

步驟S43：將帶量化的相關(guān)度數(shù)據(jù)輸入到設(shè)定好的高層語義規(guī)則圖中；

步驟S44：應(yīng)用邏輯推理和數(shù)據(jù)擴(kuò)散獲得對應(yīng)的高級事件和置信值；

步驟S45：根據(jù)真實(shí)反饋修訂高層語義規(guī)則圖。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于信號聚集的車輛事件預(yù)測方法，其特征在于：步驟S3具體為：設(shè)定關(guān)注條件C，對原子事件進(jìn)行過濾，其中

C為相遇M、分離D、同行T、共處S之一或組合構(gòu)成的事件集合；不滿足C的原子事件被剔除；對過濾后的步驟S2中的數(shù)據(jù)進(jìn)行累計，當(dāng)累積數(shù)量大于閾值m次，m為正整數(shù)，執(zhí)行步驟S4。