基于虚拟共用信息平台的智能交通安全信息系统

结合智能交通安全系统的某些观点,利用虚拟共用信息平台可以进行有效的数据通信、融合和集成的特点,提出了基于虚拟共用信息平台的智能交通安全信息系统的思想,重点介绍了该系统的系统构成和信息传输过程。

考虑网联汽车信息安全的交通流短时预测方法

针对智能网联汽车因网络攻击或干扰造成的信息安全及数据缺失问题,提出一种基于数据补全的交通流状态短时预测方法。首先,基于边缘计算任务卸载模型,对智能网联汽车V2X通信过程的异常数据动态辨识;其次,提出一种具有数据补全机制的图嵌入长短期神经网络模型,实现网联汽车缺失数据补全;再次,通过补全后的完整数据集构建神经网络模型,完成短时交通流状态预测;最后,选取北京市典型路段进行实验验证。结果表明,该模型应用后交通流状态短时预测效果显著提高,与其他方法相比预测误差最大降低87.4%,预测效果与实际交通流状态相比准确率达到95%,为智能网联环境下车辆信息安全与交通资源动态优化提供理论支持和技术方案。

高速公路智能公安交通管理系统模型设计

高速公路智能交通管理系统的研究与建立可以有效地整合现有的各种公安交通管理信息资源与条件,优化道路交通管理的执勤于执法活动,提高执法效率,强化高速交管的监控力度,切实减少交通违章和交通事故的发生,保证高速公路交通安全、有序与畅通。本文根据高速公路运营管理需求进行系统的分析,在此基础上,给出了高速公路智能交通管理系统的结构、网络及分布式软件模型的设计以及系统的信息安全体系结构设计。

面向网联自动驾驶队列的信息安全控制

针对智能网联汽车在开放通信环境下易受网络攻击的问题,提出了在网络攻击环境下保障车辆安全驾驶行为的控制方法.首先建立了一套集检测与修复机制于一体的模型架构,并以网联自动驾驶队列为研究对象,进而提出了基于车辆动力学参数阈值的异常信息检测方法和基于DNA双螺旋结构的双链修复方法.通过异常信息检测机制,实现针对车辆动力学参数如加速度、速度和位移进行合理性判断.若数据异常,则采用修复机制进行异常修复,实现车辆驾驶行为的稳定.在仿真实验部分,分别设计了无检测机制、有检测机制、检测机制失效3种场景进行验证.结果表明:网络攻击会对车队的安全运行产生不同程度干扰,同时也表明所提出的安全控制方法能够缓解或抑制威胁攻击对车辆行为的影响.该成果能够为网联自动驾驶车辆安全机制设计、保障车辆安全稳定运行提供理论依据.