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申请/专利权人：江苏小牛电动科技有限公司

摘要：本发明数据包检测技术领域，尤其涉及一种用于电动车云服务的动态数据包纠错方法及系统，方法包括：获取信息，将电动车相关信息经过数字化处理，转化为数字信息，数字信息组织成结构化的数据包；持续向终端发送数据包，每个数据包附生成多项式校验码，多项式校验码为判断数据包是否完整的标识依据；终端收到数据包后使用相同的生成多项式检验码进行检测，判断数据包是否存在损坏或错误；若是，通过预先建立的动态数据包纠错模型，对数据包存在异常的位置进行确定，对终端进行重传处理。通过本发明，有效解决了错误检测和纠错方法在动态和不稳定的网络环境下效果并不理想的问题，实现动车监控的高效性和准确性，提升了电动车的运营安全和管理效率。

主权项：1.一种用于电动车云服务的动态数据包纠错方法，其特征在于，所述方法包括：获取电动车相关信息，将所述电动车相关信息经过数字化处理，转化为数字信息，并将所述数字信息组织成结构化的数据包；持续向终端发送所述数据包，每个所述数据包附生成多项式校验码，所述多项式校验码为判断所述数据包是否完整的标识依据；所述终端收到数据包后使用相同的生成多项式检验码进行检测，判断所述数据包是否存在损坏或错误；若是，则通过预先建立的动态数据包纠错模型，对所述数据包存在异常的位置进行确定，并对所述终端进行数据重传处理；持续向终端发送所述数据包，每个所述数据包附生成多项式校验码，所述多项式校验码为判断所述数据包是否完整的标识依据，包括：基于所述数据包的大小、敏感度和预期传输环境，动态选择合适的多项式用于校验码的生成；通过分析历史传输数据的错误率和重传事件评估当前的传输条件，根据所述传输条件的变化，动态调整所述多项式校验码的参数，以适应网络波动；确定多项式，生成对应的多项式校验码，并将所述多项式校验码附加至对应的所述数据包；通过分析历史传输数据的错误率和重传事件评估当前的传输条件，包括：构建云服务历史信息数据库，用于管理存储电动车传输数据包的基础信息、传输状态、错误类型、发生频率和重传事件，所述基础信息包括数据包的大小、类型发送和接收的时间戳；对所述云服务历史信息数据库中存储的电动车传输数据包信息进行深度学习，根据深度学习结果分析数据包的错误率和重传事件；对云服务的实时传输信息进行采集且录入所述云服务历史信息数据库，并根据所述实时传输信息构建若干数据集对深度学习的结果进行训练和验证；通过所述深度学习建立多个典型丢包模板，用于匹配识别数据包传输错误类别；通过所述深度学习建立多个典型丢包模板，包括：通过所述云服务历史信息数据库对传输数据包信息进行索引相同的所述错误类型；将所述传输数据包信息按照错误类型整合成模板样本数据子集；基于所述深度学习提取所述模板样本数据子集逐个横向数据项影响数据包传输和丢失的关键特征；根据所述关键特征设立所述模板样本数据子集对应的典型丢包模板，以及对应的纠偏多项式验证码，所述纠偏多项式验证码为根据所述典型丢包模板对所述多项式校验码进行修正；通过预先建立的动态数据包纠错模型，对所述数据包存在异常的位置进行确定，包括：获取当前传输数据包的相关信息，并确定与当前所述传输数据包相匹配的所述典型丢包模板；根据对应的所述典型丢包模板以及影响数据包传输和丢失的关键特征对当前所述数据包的错误类型进行识别判定；通过所述错误类型识别判定结果对所述数据包存在异常的位置进行确定。

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