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龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學(xué)申請(qǐng)的專利基于深度學(xué)習(xí)和多維度融合數(shù)據(jù)的車輛跟馳行為預(yù)測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115130612B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210876936.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/25；該發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)和多維度融合數(shù)據(jù)的車輛跟馳行為預(yù)測(cè)方法是由程啟秀;王云珊;王澤林;劉攀;顧子淵;張奇;曲小波;劉志遠(yuǎn)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-07-25向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于深度學(xué)習(xí)和多維度融合數(shù)據(jù)的車輛跟馳行為預(yù)測(cè)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了基于深度學(xué)習(xí)和多維度融合數(shù)據(jù)的車輛跟馳行為預(yù)測(cè)方法，包括以下步驟：根據(jù)微觀交通流軌跡數(shù)據(jù)，提取駕駛者感知區(qū)域內(nèi)其他車輛的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；基于信息熵理論采用DIM模型對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼；將編碼后非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行融合；將融合之后的數(shù)據(jù)輸入至深度學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行微觀跟馳行為預(yù)測(cè)，輸出跟馳車輛在下一時(shí)段的行駛距離。本發(fā)明提出一種同時(shí)考慮非結(jié)構(gòu)化特征和結(jié)構(gòu)化特征的跟馳行為預(yù)測(cè)方法，該預(yù)測(cè)方法在單步預(yù)測(cè)和多步預(yù)測(cè)任務(wù)中均有優(yōu)異的性能表現(xiàn)；本發(fā)明方法理論性和可操作性強(qiáng)，通過將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相融合，使得車輛對(duì)于周圍環(huán)境的感知更加全面、準(zhǔn)確。

本發(fā)明授權(quán)基于深度學(xué)習(xí)和多維度融合數(shù)據(jù)的車輛跟馳行為預(yù)測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于深度學(xué)習(xí)和多維度融合數(shù)據(jù)的車輛跟馳行為預(yù)測(cè)方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 步驟1，根據(jù)微觀交通流軌跡數(shù)據(jù)，提取駕駛者感知區(qū)域內(nèi)其他車輛的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；所述非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)包括位置、速度、數(shù)量和大小； 步驟2，基于信息熵理論采用DIM模型對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼； 步驟3，將編碼后非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行融合；所述融合包括將兩者以最后一軸為基準(zhǔn)進(jìn)行拼接； 步驟4，將拼接之后的數(shù)據(jù)輸入至深度學(xué)習(xí)模型，進(jìn)行微觀跟馳行為預(yù)測(cè)，輸出跟馳車輛在下一時(shí)段的行駛距離； 在步驟2中具體包括： 利用其他車輛的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，對(duì)DIM模型進(jìn)行訓(xùn)練，DIM模型中的編碼器以互信息最大和統(tǒng)計(jì)性約束作為目標(biāo)，運(yùn)用反向傳播算法迭代優(yōu)化DIM模型參數(shù)，在編碼器集合中找到最優(yōu)編碼器，輸出非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的編碼。

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