重庆长安汽车股份有限公司邓文山获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆长安汽车股份有限公司申请的专利一种智能网联车辆的性能评估方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119906648B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510069348.4,技术领域涉及:H04L43/08;该发明授权一种智能网联车辆的性能评估方法、装置、设备及介质是由邓文山;奚杨;郭迪军;张晓龙;谭畅设计研发完成,并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种智能网联车辆的性能评估方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了:本发明涉及车辆通信领域,涉及一种智能网联车辆的性能评估方法、装置、设备及介质。本申请通过获取针对于智能网联车辆的网络性能评估指令,明确了性能评估类型及目标评估策略,这使得测试不再局限于以往单一的孤立道路测试数据模式,能够依据不同的评估类型从多方面获取数据。其次,响应指令利用性能评估类型获取被测设备相关联的目标网络性能数据以及设备运行日志,全面涵盖设备运行过程中的各类情况记录,从而实现了对网络相关指标的全面量化记录,改变了以往缺乏全面量化记录的状况。再者,按照目标评估策略对目标网络性能数据进行评估得到性能评估结果的过程中,会涉及不同条件下数据的对比分析,弥补了之前缺乏横向、纵向数据分析的不足。
本发明授权一种智能网联车辆的性能评估方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了:1.一种智能网联车辆的性能评估方法,其特征在于,所述方法包括: 获取针对于智能网联车辆的网络性能评估指令,其中,所述网络性能评估指令包括性能评估类型以及目标评估策略; 响应所述网络性能评估指令,利用所述性能评估类型获取所述智能网联车辆中被测设备相关联的目标网络性能数据,并获取所述被测设备对应的设备运行日志; 按照所述目标评估策略对所述目标网络性能数据进行评估,得到所述被测设备对应的性能评估结果,并根据所述性能评估结果对所述设备运行日志执行相应的处理操作; 所述利用所述性能评估类型获取所述智能网联车辆中被测设备相关联的目标网络性能数据,包括: 若所述性能评估类型为实时网络基础覆盖性能评估类型,则获取所述被测设备的第一网络基础性能数据以及参考金机的第二网络基础性能数据,按照预设处理规则对所述第一网络基础性能数据以及所述第二网络基础性能数据进行数据平滑处理,并将处理后的第一网络基础性能数据以及处理后的第二网络基础性能数据作为所述目标网络性能数据;其中,第一网络基础性能数据以及第二网络基础性能数据包括:RSSI、RSRP、SNR、RSRQ; 若所述性能评估类型为实时网络业务性能评估类型,则获取所述被测设备的第一网络业务性能数据以及参考金机的第二网络业务性能数据,按照预设处理规则对所述第一网络业务性能数据以及所述第二网络业务性能数据进行数据平滑处理,并将处理后的第一网络业务性能数据以及处理后的第二网络业务性能数据作为所述目标网络性能数据;其中,第一网络业务性能数据以及第二网络业务性能数据包括:ping、上传、下载、视频播放对应的数据; 若所述性能评估类型为网络性能综合评估类型,则获取所述被测设备的第一网络性能数据以及参考金机的第二网络性能数据,确定所述第一网络性能数据对应的第一时空信息以及所述第二网络性能数据对应的第二时空信息,获取与所述第一时空信息相关联的第一历史网络性能数据以及与所述第二时空信息相匹配的第二历史网络性能数据,并将所述第一网络性能数据,第二网络性能数据,第一历史网络性能数据以及所述第二历史网络性能数据作为所述目标网络性能数据; 若所述性能评估类型为批量网络性能评估类型,则获取当前批次内所包含的被测设备的网络基础性能数据,并将当前批次所包含被测设备的网络基础性能数据作为所述目标网络性能数据; 所述按照所述目标评估策略对所述目标网络性能数据进行评估,得到所述被测设备对应的性能评估结果,包括: 若所述性能评估类型为实时网络基础覆盖性能评估类型,则从所述处理后的第一网络基础性能数据中获取预设指标对应的第一指标数据,以及从所述处理后的第二网络基础性能数据中获取所述预设指标对应的第二指标数据;对比每个所述预设指标关联的第一指标数据以及第二指标数据;若存在至少一个预设指标关联的第一指标数据低于第二指标数据,则确定所述性能评估结果为所述被测设备的基础性能低于所述参考金机的基础性能;或,若预设指标关联的第一指标数据均高于第二指标数据,则确定所述性能评估结果为所述被测设备的基础性能高于所述参考金机的基础性能; 所述按照所述目标评估策略对所述目标网络性能数据进行评估,得到所述被测设备对应的性能评估结果,包括:若所述性能评估类型为实时网络业务性能评估类型,则从所述处理后的第一网络业务性能数据中获取预设指标对应的第三指标数据,以及从所述处理后的第二网络业务性能数据中获取所述预设指标对应的第四指标数据;对比每个所述预设指标关联的第三指标数据以及第四指标数据;若存在至少一个预设指标关联的第三指标数据低于第四指标数据,则确定所述性能评估结果为所述被测设备的业务性能低于所述参考金机的业务性能;或,若预设指标关联的第三指标数据均高于第四指标数据,则确定所述性能评估结果为所述被测设备的业务性能高于所述参考金机的业务性能; 所述按照所述目标评估策略对所述目标网络性能数据进行评估,得到所述被测设备对应的性能评估结果,包括:若所述性能评估类型为网络性能综合评估类型,从对比所述第一网络性能数据以及所述第二网络性能数据,得到所述被测设备的当前性能情况;对比所述第一历史网络性能数据以及所述第二历史网络性能数据,得到所述被测设备历史性能情况;对比所述第一网络性能数据与所述第一历史网络性能数据得到所述被测设备的网络性能随时间的变化趋势;分析所述当前性能情况以及所述历史性能情况,得到所述被测设备的性能差异情况;基于所述被测设备的性能差异情况以及所述变化趋势生成所述性能评估结果; 所述按照所述目标评估策略对所述目标网络性能数据进行评估,得到所述被测设备对应的性能评估结果,包括:若所述性能评估类型为批量网络性能评估类型,则按照预设处理规则对当前批次内被测设备的网络基础性能数据进行处理,得到当前批次内被测设备处理后的网络基础性能数据;获取所当前批次内被测设备的网络基础性能数据对应的时空状态信息;利用所述时空状态信息获取当前批次内所包含的每个被测设备相应的关联网络基础性能数据;对比所述当前批次内所包含的每个被测设备的网络基础性能数据与所述关联网络基础性能数据,得到所述被测设备对应的性能评估结果。
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