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龙图腾网获悉江苏路必达物联网技术有限公司;上海交通大学申请的专利基于双向时序特征自适应融合的路面类型识别方法及装置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：CN119919902B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202411695858.4，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于双向时序特征自适应融合的路面类型识别方法及装置是由项大兵;邬明宇;黄小伟;杜守俊设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双向时序特征自适应融合的路面类型识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于双向时序特征自适应融合的路面类型识别方法及装置，涉及数据处理技术领域，所述方法通过获取车辆行驶过程中采集到的纵向加速度、横向加速度和垂直加速度，确定动态温度，得到用于表征路面类型的特征；然后基于纵向加速度、横向加速度、垂直加速度和动态温度，以及采集纵向加速度、横向加速度和垂直加速度时的时间戳，构建时间序列特征；最后使用神经网络模型对时间序列特征进行处理，输出路面类型的分类结果。本发明提供的基于双向时序特征自适应融合的路面类型识别方法，提高了对路面类型识别的准确性和可靠性，实现了对汽车轮胎所处路面类型的精准识别和准确预测。

本发明授权基于双向时序特征自适应融合的路面类型识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双向时序特征自适应融合的路面类型识别方法，其特征在于，包括： 获取车辆行驶过程中采集到的纵向加速度、横向加速度和垂直加速度； 基于所述纵向加速度、所述横向加速度和所述垂直加速度，确定动态温度；所述动态温度是利用经典力学与空气动力学模型，分析轮胎内部气体压力、温度与轮胎加速度之间的关系，得到的用于表征路面类型的特征； 基于所述纵向加速度、所述横向加速度、所述垂直加速度和所述动态温度，以及采集所述纵向加速度、所述横向加速度和所述垂直加速度时的时间戳，构建时间序列特征； 将所述时间序列特征输入至训练好的神经网络模型，输出所述神经网络模型输出的路面类型分类结果； 所述神经网络模型由双向时序特征自适应融合网络和LSTM网络构成；所述双向时序特征自适应融合网络用于对时间序列特征进行双向处理，以捕捉时间序列特征中前后相关性的信息，得到融合注意力特征；所述LSTM网络用于基于所述融合注意力特征对路面类型进行分类，得到分类结果； 所述双向时序特征自适应融合网络包括卷积层、前向注意力模块、反向注意力模块和融合注意力输出模块； 所述卷积层用于从所述时间序列特征生成查询、键和值； 所述前向注意力模块用于基于所述查询、所述键和所述值确定前向注意力特征； 所述反向注意力模块用于基于所述查询、所述键和所述值确定反向注意力特征； 所述融合注意力输出模块用于基于所述前向注意力特征和所述反向注意力特征确定融合注意力特征。

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