广东工业大学蔡倩倩获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利无信号灯十字路口车辆驾驶风格识别方法、装置及设备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：CN120003500B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510232724.7，技术领域涉及：B60W40/09；该发明授权无信号灯十字路口车辆驾驶风格识别方法、装置及设备是由蔡倩倩;郑琛;王彤;麦达明;魏蓉芝;孟伟设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本无信号灯十字路口车辆驾驶风格识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了无信号灯十字路口车辆驾驶风格识别方法、装置及设备，方法包括：获取无信号灯十字路口通行车辆的行驶数据特征；采用预设核PCA算法对行驶数据特征进行降维处理，得到降维主成分向量；基于K‑means算法，采用预设GMM模型对降维主成分向量进行聚类分析，得到聚类分析结果；依据行驶数据特征和聚类分析结果对初始AdaBoost模型进行驾驶风格识别训练和测试，得到目标AdaBoost模型；采用目标AdaBoost模型对实际车辆驾驶风格进行识别，得到风格识别结果。本申请能解决现有技术缺乏对无信号灯十字路口的车道车辆特性分析，且考虑数据特征较为单一，导致识别结果缺乏准确性和可靠性的技术问题。
本发明授权无信号灯十字路口车辆驾驶风格识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.无信号灯十字路口车辆驾驶风格识别方法，其特征在于，包括： 获取无信号灯十字路口通行车辆的行驶数据特征，所述行驶数据特征包括直行数据特征和转向数据特征； 采用预设核PCA算法对所述行驶数据特征进行降维处理，得到降维主成分向量，所述预设核PCA算法的核函数采用多项核函数； 采用退火算法对所述降维主成分向量的数据进行球心搜索分析，得到退火聚类中心； 通过排斥势场算法对所述退火聚类中心进行距离筛选操作，得到预设初始聚类中心； 基于K-means算法，采用预设GMM模型对所述降维主成分向量进行聚类分析，得到聚类分析结果，所述K-means算法的初值基于退火算法和排斥势场算法筛选得到； 依据所述行驶数据特征和所述聚类分析结果对初始AdaBoost模型进行驾驶风格识别训练和测试，得到目标AdaBoost模型； 采用所述目标AdaBoost模型对实际无信号灯十字路口的车辆驾驶风格进行识别，得到风格识别结果。
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