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龙图腾网获悉长安大学;中科路恒工程设计有限公司申请的专利一种基于Copula的车道变换交互行为特征分析方法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：CN120183207B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510668604.1，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于Copula的车道变换交互行为特征分析方法是由张驰;周郁茗;何进;李绍鹏;谢子龙;孙瑜晨;王博;王争设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Copula的车道变换交互行为特征分析方法在说明书摘要公布了：本申请属于智能交通系统技术领域，公开了一种基于Copula的车道变换交互行为特征分析方法，本申请通过精确提取微观交互特征，使用三种聚类算法对变换交互行为进行聚类，能够有效地从大量原始数据中自动识别出潜在的变换交互模式，并对不同变换交互行为进行分类，同时引入Copula理论来建模车辆间的依赖关系，采用ClaytonCopula、NormalCopula和Student‑TCopula等函数，可以有效捕捉变换交互行为中车辆之间复杂的非线性依赖结构，尤其是车头时距等关键指标的相互关系，通过参数估计方法，优化Copula模型的拟合效果，从而提高预测能力。

本发明授权一种基于Copula的车道变换交互行为特征分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Copula的车道变换交互行为特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：数据采集；通过无人机航拍获取交织区视频，从中识别出发生变道的车辆轨迹数据； 步骤2：数据预处理； 步骤2-1：从步骤1识别的车辆轨迹数据中提取微观交互特征，微观交互特征包括绝对速度、相对速度、相对距离及车头时距； 步骤2-2：对微观交互特征进行数据清洗和归一化处理； 步骤3：聚类分析； 步骤3-1：将预处理后的微观交互特征输入三种聚类算法，即K-means、层次聚类或自组织特征映射，采用轮廓系数或CH指数选择最佳的聚类算法； 步骤3-2：构建特征空间，利用提取的微观交互特征，构建多维特征空间作为聚类分析的输入； 步骤3-3：在聚类分析的聚类执行阶段运行步骤3-1选定的聚类算法，将变换交互行为划分为多个聚类类别，每个聚类类别代表一种特定的变道模式； 步骤3-4：接着采用轮廓系数或CH指数评估聚类类别，确定最优的聚类类别数量； 步骤4：Copula建模，利用Copula模型对不同变换交互行为的统计依赖关系进行建模和预测； 步骤4-1：首先进行边缘分布拟合，对每个聚类类别的车头时距进行边缘分布分析，选择最能描述该车头时距的分布类型；具体为：通过对每个聚类类别的车头时距进行转化，得到对应的边缘分布函数； ； 式中： 为任意给定的车头时距值； 为概率运算符，表示车头时距≤这一事件发生的概率； THW为车头时距； 步骤4-2：根据分布类型，选择对应的Copula函数建立Copula模型，用于捕捉变量之间的非线性依赖结构，所述Copula模型表示为： ； 式中： 为Copula模型的参数； 和为两个实数阈值，分别用于计算车头时距不超过它们的概率； 和分别为两个变道模式的车头时距的边缘分布； 步骤4-3：利用最大似然估计方法对选定的Copula模型进行参数估计； 步骤4-4：对不同Copula模型的拟合效果进行评估，选择最优Copula模型； 步骤5：行为解释，对最优Copula模型进行解释，输出变换交互行为分类。

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