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龍圖騰網獲悉重慶郵電大學申請的專利一種基于V2X數據通信網絡的交通事件數字孿生重現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：CN119811090B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510040386.7，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權一種基于V2X數據通信網絡的交通事件數字孿生重現方法是由林峰;楊雨豪;蔣建春設計研發完成，并于2025-01-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于V2X數據通信網絡的交通事件數字孿生重現方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于V2X數據通信網絡的交通事件數字孿生重現方法，屬于智能交通系統領域。該方法首先通過車載單元和路側單元收集車輛行駛數據、交通信號燈狀態及地圖數據，并通過V2X網絡傳輸至本地服務器。接著，利用卷積塊注意力模塊提取車輛自身特征，并結合雙向長短期記憶網絡學習車輛之間的時序關聯，最后通過多層感知機判斷交通事件類型。一旦檢測到交通事件，系統將利用OpenStreetMap和RoadRunner構建高精度地圖模型，并導入SUMO仿真軟件進行交通事件動態過程的重現，最終將SUMO仿真軌跡數據導入CARLA平臺，生成動態實體并再現交通事件細節。

本發明授權一種基于V2X數據通信網絡的交通事件數字孿生重現方法在權利要求書中公布了：1.一種基于V2X數據通信網絡的交通事件數字孿生重現方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： S1：將事故發生路口各車載單元OBU通過車載以太網實時收集車輛行駛過程中的駕駛數據，所述OBU與RSU信號覆蓋范圍內的RSU建立車聯網技術V2X通信連接，并且收集交通信號燈與地圖相關數據，將獲取V2X數據經過RSU設備傳輸到本地服務器中； S2：在本地服務器中，將獲得的V2X數據進行預處理； S3：將處理后的各車自身數據先輸入卷積塊注意力模塊中，學習每輛車自身重要特征；在卷積塊注意力模塊中，其中在通道注意力模塊中對于所給定的特征圖F∈RC×H×W；先對其進行平均池化與最大池化，得到兩個特征圖：和其中所得公式如下： 式中H、W分別為輸入圖片的長寬，為進行平均池化后的特征向量，為進行最大池化后的特征向量，Fi,j表示對第i行j列的數字進行計算； 然后將池化后的特征圖輸入一個共享的全連接層，生成通道注意力權重，公式如下： 其中，σ是Sigmoid激活函數，Mc是通道注意力權重，FC表示進行全連接層計算；接著將注意力權重Mc應用到原始特征圖像上，得到加權輸出，公式如下： F’＝Mc·F 式中F為原始的特征圖，F,為計算過后得到的特征圖； 在時間注意力模塊中給定輸入特征F∈RT×C，先沿通道維度進行平均池化與最大池化，公式如下： 其中，C為輸入特征的通道數，Ft′,k表示對第t’個特征通道進行計算，得到的與分別為兩個長度為T的向量，代表時間維度上的特征平均與特征最大值； 接著將得到的與進行拼接，形成一個T×2大小的向量，使用一個卷積核對拼接后的特征進行卷積，以生成時間注意力權重，公式如下： 其中，σ是Sigmoid激活函數，Mt′是時間注意力權重，Conv表示進行卷積計算；接著將時間注意力權重應用于每個時間步的特征上，得到時間加權圖，公式如下： F’＝Mt′·F 式中F為原始的特征圖，F’為計算過后得到的特征圖； S4：然后將提取好特征后的數據輸入雙向長短期記憶網絡中學習每個車之間在時間上的全局關聯； S5：將學習到的數據經過多層感知機模塊來判斷是屬于什么交通事件； S6：根據判斷到發生的交通事件在模擬器中進行數字孿生生成場景與動態物體，根據之前的數據進行交通事件的還原。

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重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區黃桷埡崇文路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”。