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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利網聯環境下融合多源數據的彎道駕駛風險動態預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116844333B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310836933.3，技術領域涉及：G06F18/25；該發明授權網聯環境下融合多源數據的彎道駕駛風險動態預測方法是由馬永鋒;王帆;邢冠仰;陳淑燕;陸建;胡曉健設計研發完成，并于2023-07-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本網聯環境下融合多源數據的彎道駕駛風險動態預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種網聯環境下融合多源數據的彎道駕駛風險動態預測方法，具體為：步驟1：獲取車輛在彎道行駛過程中的多源數據；步驟2：將多源數據按照時間戳進行匹配，并統一記錄頻率；步驟3：多源數據由時間模式轉換為空間模式；以x米為長度，將空間模式下多源數據分成若干個數據點；步驟4：以L為滑動窗口長度，U為滑動步長采用滑動窗口遍歷步驟3中的數據點，并記臨界橫向加速度均值ae；步驟5：以臨界橫向加速度均值ae為聚類指標，將對彎道駕駛風險進行劃分；步驟6：基于駕駛風險等級結果，對車輛的駕駛風險等級進行預測。本發明提升了預測的準確性。

本發明授權網聯環境下融合多源數據的彎道駕駛風險動態預測方法在權利要求書中公布了：1.網聯環境下融合多源數據的彎道駕駛風險動態預測方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：獲取車輛在彎道行駛過程中的多源數據，所述多源數據包括車輛動力學數據、駕駛人操縱行為、駕駛人生理數據與道路幾何線形特征； 步驟2：將多源數據按照時間戳進行匹配，并統一記錄頻率； 步驟3：將步驟2中按照時間戳進行匹配后的多源數據由時間模式轉換為空間模式；以x米為長度，將空間模式下的多源數據分成若干個數據點； 步驟4：以L為滑動窗口長度，U為滑動步長采用滑動窗口遍歷步驟3中的數據點；并記錄臨界橫向加速度均值ae； 步驟5：以臨界橫向加速度均值ae為聚類指標，使用K-means聚類方法，將對彎道駕駛風險進行劃分； 步驟6：基于K-means聚類得到的駕駛風險等級結果，使用長短期記憶網絡算法對車輛的駕駛風險等級進行預測； 所述步驟4采用如下公式計算臨界橫向加速度均值ae： 其中，n代表滑動窗口中的數據點的數量；aj為車輛在滑動窗口中的第j個數據點的橫向加速度，β為調節參數，at為加速度，at的表達式如下所示： at＝ih+μg 其中，ih為道路橫坡度值，μ為道路橫向力系數，g為重力加速度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人東南大學，其通訊地址為：210096 江蘇省南京市玄武區四牌樓2號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。