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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种基于卷积神经网络的货车预警状态识别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：CN119377815B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411331874.5，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于卷积神经网络的货车预警状态识别方法是由程小云;王婧玥;姚奕晨;钟子睿;石周杰设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的货车预警状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及交通安全应用技术领域，且公开了一种基于卷积神经网络的货车预警状态识别方法，包括如下步骤：GPS轨迹数据的处理；货车预警数据特征分析；确定最优网络结构。该基于卷积神经网络的货车预警状态识别，通过构建运动学特征指标体系，建立货车预警状态与轨迹段特征的映射关系，提出货车预警状态识别技术，为实现通过异常轨迹识别安全风险，降低事故发生概率，提高货车运行安全性和行驶效率，为保障道路交通安全提供技术支撑。

本发明授权一种基于卷积神经网络的货车预警状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的货车预警状态识别方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤： S1、GPS轨迹数据的处理； S11、数据异常值处理； S12、坐标转换； S2、货车预警数据特征分析； S21、货车运动学轨迹提取； S22、货车预警轨迹特征分析，对货车的轨迹数据进行可视化和统计分析，识别处于疲劳驾驶预警、超速预警、侧翻预警、碰撞预警不同状态下货车轨迹点的分布范围和特征，以及货车在不同位置的速度状态；将一周内轨迹点的时间按照不同星期进行逐时统计，计算预警轨迹段的持续时间； S23、货车预警轨迹段划分，通过对超速、疲劳驾驶、侧翻、碰撞预警轨迹段的特征研究，采用基于车辆运动学特征变化的样本短行程划分对轨迹进行分段；进行轨迹长度筛选值确定，进行轨迹筛选； S24、样本参数补全，对预处理后的轨迹数据进行时间、距离、速度、加速度、急动度、角度差，角度差变换速率的信息的补全； S3、基于卷积神经网络的货车预警状态识别 S31、初始化网络层和参数； S32、构建神经网络，采用输入层、卷积层、批量归一化层、激活函数、最大池化层、全连接层组件的组合设计神经网络结构；采用特征融合和Dropout技术进行全连接设计； S33、模型训练，将原始数据转换为PyTorch张量，以便与神经网络进行交互；然后，对训练数据进行迭代处理，通过前向传播计算模型的预测结果，并根据预测结果和真实标签计算损失值；利用反向传播算法计算梯度并更新网络参数；反复进行此过程，直到模型收敛到最优参数为止； S34、模型测试，比对模型预测结果和真实标签来计算测试准确度；计算混淆矩阵、精度、F1分数指标来全面评估模型的性能；通过指标直观反映模型在不同方面的表现情况，为后续的模型优化提供了重要的参考依据； S4、确定最优网络结构。

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