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龙图腾网获悉广东信诺体育用品有限公司申请的专利基于智能骑行头盔的路线智能规划系统及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：CN119984324B 。

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：202510250341.2，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权基于智能骑行头盔的路线智能规划系统及方法是由童田设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能骑行头盔的路线智能规划系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于智能骑行头盔的路线智能规划系统及方法，其通过利用IMU传感器连续采集的数据时间队列，通过全连接层的低维结构化编码转换IMU原始数据，并输入至专门设计的运动状态非线性时序类积分编码网络处理，从中提取出能反映真实运动轨迹的关键特征，再经解码器计算位置偏移补偿值，最终实现对用户当前位置的精确校正。通过这样的方式，能够在GPS信号弱或缺失的情况下，也能提供可靠的位置信息，确保路径规划的精准度和可靠性，进而提升骑行的安全性和体验感。

本发明授权基于智能骑行头盔的路线智能规划系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能骑行头盔的路线智能规划方法，其特征在于，包括： 通过部署于智能骑行头盔内的GPS模块和IMU传感器采集用户实时位置的时间队列和IMU数据的时间队列； 利用部署于所述智能骑行头盔内的外部数据接收模块接收交通数据的时间队列和天气数据的时间队列； 从所述用户实时位置的时间队列提取用户当前位置； 基于所述IMU数据的时间队列，对所述用户当前位置进行位置偏差校正以得到优化用户当前位置，包括： 对所述IMU数据的时间队列中的各个IMU数据进行基于全连接层的低维结构化编码以得到IMU低维结构化编码向量的时间队列； 将所述IMU低维结构化编码向量的时间队列输入信息核粗粒度汇聚网络以得到IMU粗粒度汇聚编码向量，具体计算公式为： 其中，表示所述IMU低维结构化编码向量的时间队列，分别为所述IMU低维结构化编码向量的时间队列中第1个、第2个、第个和第个IMU低维结构化编码向量，和表示取向量中的最大值和最小值，表示全局特征信息核因子，为函数，为全局特征信息核权重，为所述IMU低维结构化编码向量的时间队列中向量的数量，表示所述IMU粗粒度汇聚编码向； 基于所述IMU粗粒度汇聚编码向量，确定所述IMU低维结构化编码向量的时间队列中的各个IMU低维结构化编码向量的IMU核汇聚补偿权重以得到IMU核汇聚补偿权重因子的集合，具体计算公式为： 其中，为点卷积层处理，为第一权重矩阵，为第二权重矩阵，为函数，为所述IMU低维结构化编码向量的时间队列中第个IMU低维结构化编码调制向量，为IMU粗粒度汇聚编码调制向量，为按位置减法，为取绝对值，为IMU核汇聚补偿权重向量，表示向量的二范数，是以2为底的对数函数值，表示IMU核汇聚偏差补偿因子，和分别表示补偿权重矩阵和补偿偏置向量，为补偿调制向量，为对应的IMU核汇聚补偿因子，为预设阈值，为补偿显性建模操作，为对应的IMU核汇聚补偿权重因子； 将所述IMU核汇聚补偿权重因子的集合、所述IMU粗粒度汇聚编码向量和所述IMU低维结构化编码向量的时间队列输入节点细粒度动态补偿汇聚网络以得到IMU细粒度补偿汇聚编码向量，具体计算公式为： 其中，表示所述IMU细粒度补偿汇聚编码向量； 将所述IMU粗粒度汇聚编码向量和所述IMU细粒度补偿汇聚编码向量输入残差单元以得到运动状态时序类积分累计编码向量，具体计算公式为： 其中，和为残差权重系数，表示所述运动状态时序类积分累计编码向量； 基于所述运动状态时序类积分累计编码向量，确定位置偏移补偿值； 基于所述位置偏移补偿值对所述用户当前位置进行位置偏差校正以得到所述优化用户当前位置； 将所述优化用户当前位置、所述交通数据的时间队列和所述天气数据的时间队列输入道路环境综合状态评估模块以得到道路环境综合状态评估结果； 基于所述道路环境综合状态评估结果和设定骑行偏好，并使用动态路线优化算法来实时调整骑行路线规划。

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