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      深圳市信豐偉業(yè)科技有限公司黃德成獲國家專利權(quán)

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      龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市信豐偉業(yè)科技有限公司申請的專利進入信號盲區(qū)前的車輛內(nèi)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)存方法及相關(guān)設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN120151902B

      龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202510609088.5,技術(shù)領(lǐng)域涉及:H04W24/02;該發(fā)明授權(quán)進入信號盲區(qū)前的車輛內(nèi)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)存方法及相關(guān)設(shè)備是由黃德成;劉志國;戴建軍;張勁設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-05-13向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

      進入信號盲區(qū)前的車輛內(nèi)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)存方法及相關(guān)設(shè)備在說明書摘要公布了:本申請公開了一種進入信號盲區(qū)前的車輛內(nèi)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)存方法及相關(guān)設(shè)備,涉及車載通信技術(shù)領(lǐng)域,所述進入信號盲區(qū)前的車輛內(nèi)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)存方法,包括獲取車輛導(dǎo)航路線,確定對應(yīng)的基站信號分布地圖和導(dǎo)航路線歷史信號數(shù)據(jù);根據(jù)所述基站信號分布地圖和所述導(dǎo)航路線歷史信號數(shù)據(jù),通過預(yù)設(shè)的盲區(qū)預(yù)測模型,預(yù)測得到所述車輛導(dǎo)航路線中的各預(yù)測信號盲區(qū);若監(jiān)測到車輛將要進入所述預(yù)測信號盲區(qū),則獲取車輛當前行駛信息并預(yù)測信號盲區(qū)持續(xù)時間,并根據(jù)所述信號盲區(qū)持續(xù)時間,通過預(yù)設(shè)的預(yù)存規(guī)則預(yù)存車輛內(nèi)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。本申請在車輛接近信號盲區(qū)之前,根據(jù)車輛導(dǎo)航路線預(yù)測信號盲區(qū)分布,并據(jù)此預(yù)存網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),提高了在盲區(qū)環(huán)境中的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的可靠性。

      本發(fā)明授權(quán)進入信號盲區(qū)前的車輛內(nèi)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)存方法及相關(guān)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了:1.一種進入信號盲區(qū)前的車輛內(nèi)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)存方法,其特征在于,所述的方法包括: 獲取車輛導(dǎo)航路線,確定對應(yīng)的基站信號分布地圖和導(dǎo)航路線歷史信號數(shù)據(jù); 根據(jù)所述基站信號分布地圖和所述導(dǎo)航路線歷史信號數(shù)據(jù),通過預(yù)設(shè)的盲區(qū)預(yù)測模型,預(yù)測得到所述車輛導(dǎo)航路線中的各預(yù)測信號盲區(qū); 所述根據(jù)所述基站信號分布地圖和所述導(dǎo)航路線歷史信號數(shù)據(jù),通過預(yù)設(shè)的盲區(qū)預(yù)測模型,預(yù)測得到所述車輛導(dǎo)航路線中的各預(yù)測信號盲區(qū)的方法包括: 通過預(yù)設(shè)的長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對所述導(dǎo)航路線歷史信號數(shù)據(jù)進行時間序列特征提取,得到歷史信號時序特征; 通過預(yù)設(shè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對所述基站信號分布地圖進行空間特征提取,得到當前空間向量特征; 獲取實時天氣信息及所述車輛導(dǎo)航路線的實時地貌信息; 將所述實時天氣信息、所述實時地貌信息、所述歷史信號時序特征及所述當前空間向量特征輸入至盲區(qū)預(yù)測模型,預(yù)測車輛導(dǎo)航路線上的各預(yù)測信號盲區(qū),其中,所述盲區(qū)預(yù)測模型通過所述歷史信號時序特征動態(tài)引導(dǎo)所述當前空間向量特征的聚焦區(qū)域,在惡劣天氣條件下自動增強鄰近基站的關(guān)注權(quán)重; 若監(jiān)測到車輛將要進入所述預(yù)測信號盲區(qū),則獲取車輛當前行駛信息并預(yù)測信號盲區(qū)持續(xù)時間,并根據(jù)所述信號盲區(qū)持續(xù)時間,通過預(yù)設(shè)的預(yù)存規(guī)則預(yù)存車輛內(nèi)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。

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