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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利一种基于多源传感器数据的驾驶风格识别方法及系统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：CN120440046B 。

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：202510629334.3，技术领域涉及：B60W40/09；该发明授权一种基于多源传感器数据的驾驶风格识别方法及系统是由杨景程;杨欣怡;吴泽宇;张英赫;卢泊钧设计研发完成，并于2025-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源传感器数据的驾驶风格识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源传感器数据的驾驶风格识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：获取多源传感器数据并对其进行预处理；S2：构建符号需求集合与符号法规合规度矩阵，形成完整符号库；S3：构建分层规则树；S4：构建变分贝叶斯可解析推断模型；S5：更新变分贝叶斯可解析推断模型参数与完整符号库；S6：在线监测与实时更新，输出更新后的驾驶风格分类与风险评估结果。本发明通过构建完整符号库和变分贝叶斯可解析推断模型，并将两者充分结合，解决了在多重约束条件下实现驾驶风格精准识别的问题。

本发明授权一种基于多源传感器数据的驾驶风格识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源传感器数据的驾驶风格识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1：获取多源传感器数据并对其进行预处理，得到高质量序列； S2：基于所述高质量序列，提取多源传感器数据的关键特征，构建符号需求集合与符号法规合规度矩阵，得到完整符号库； S3：在所述完整符号库与高质量序列之间建立映射关系，对安全、舒适、经济三方面需求进行符号层级划分，定义能耗耦合函数，构建分层规则树； S4：基于所述分层规则树，结合高质量序列，建立多层特征融合函数与概率先验分布，引入动态隐变量刻画制动回收和电机响应，构建分块分级的近似推断法加速收敛，获得变分贝叶斯可解析推断模型，输出联合后验分布； S5：将所述分层规则树与联合后验分布建立动态映射，形成多层规则加载函数，建立硬阈值过滤边界过滤高风险操作，将符号先验与后验进行对照，更新变分贝叶斯可解析推断模型参数与完整符号库； S6：对车辆运行状态进行在线监测，并对变分贝叶斯可解析推断模型参数和完整符号库进行实时更新，输出更新后的驾驶风格分类与风险评估结果； 所述步骤S1包括： S11：通过传感器组同步采集车辆在运行时刻产生的速度、加速度、电池状态、道路工况和驾驶操作，采集周期由统一时间序列刻画;通过数据管理单元接收并汇总各传感器输出，形成维度为的初始观测矩阵，表达公式如下： 其中，表示第个传感器在时刻的原始测量值。

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