成都信息工程大学卞玉霞获国家专利权
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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利面向大面积监控盲区的车辆行驶轨迹推演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：CN119920118B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510160516.0，技术领域涉及：G08G1/0968；该发明授权面向大面积监控盲区的车辆行驶轨迹推演方法是由卞玉霞;朱自杰;李心怡;苏小龙;陈宏伟;唐袁杰设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本面向大面积监控盲区的车辆行驶轨迹推演方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向大面积监控盲区的车辆行驶轨迹推演方法，属于智慧交通技术领域，本发明首先定位出目标车辆的起点与终点路段，再参考交通路网拓扑关系确立贝叶斯网络的结构。结合实时的车辆速度、车流量、道路宽度等交通数据，并量化影响因子，计算每个父节点与子节点的概率值，进而得到贝叶斯网络参数。随后，通过选择概率值较高的节点所对应的路段，实现路网结构中路段的有效连接，最终完成从起点至终点的目标车辆驾驶轨迹推演。本发明高度还原了大面积监控盲区中车辆真实行驶轨迹，提高了各类交通数据的协同程度。
本发明授权面向大面积监控盲区的车辆行驶轨迹推演方法在权利要求书中公布了：1.一种面向大面积监控盲区的车辆行驶轨迹推演方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取大面积监控盲区的交通信息数据集； S2、基于交通信息数据集，构建贝叶斯网络模型的结构； S3、确定贝叶斯网络模型的影响量化因子，其中，影响量化因子包括道路等级、拥堵程度、运动矢量和车辆密度； S4、利用权重系数估算流程，分时段估算影响量化因子的影响程度，得到权重系数； S5、根据影响量化因子和权重系数，计算加权的贝叶斯网络模型参数，得到车辆行驶轨迹推演结果，其具体为： 将影响量化因子及权重系数代入加权的贝叶斯网络参数的表达式进行网络参数求解，得到各个节点所对应路段的被选择概率； 依照贝叶斯网络模型的结构依次连接被选择概率最大的路段，得到车辆行驶轨迹推演结果； 所述被选择概率的表达式如下： 其中，表示选择第i条路段的概率值，、、、和分别表示、、、和影响量化因子的权重系数，表示第i条路段除影响量化因子外的因子。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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