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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于多模态数据融合的车辆换道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：CN121350847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511891611.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于多模态数据融合的车辆换道识别方法及系统是由王可;张秀秀;宋新宇;赵文丽;谢轶设计研发完成，并于2025-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的车辆换道识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通领域，公开了一种基于多模态数据融合的车辆换道识别方法及系统。其中本发明结合眼动追踪与车辆运动学的多模态融合技术，分析车辆运动数据，并结合车辆运动数据的统计特征，能够提取表征驾驶员操作习惯与稳定性的特征向量A；同时将眼动特征与特征向量A拼接，提取侧重捕捉换道的多模态特征向量B，进一步提出了一种基于驾驶员经验的群体分类机制，将特征向量A、B融合，然后将融合后的特征输入元融合门控网络，通过门控网络输出动态权重，实现基于经验的驾驶员分类，动态地为每位驾驶员在每段驾驶时刻自动加权最合适的专家识别模型，从而实现对换道更精准、更个性化的识别。

本发明授权一种基于多模态数据融合的车辆换道识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的车辆换道识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.同步采集车辆运动与驾驶员眼动数据，并进行预处理操作； 步骤2.搭建用于车辆换道识别的自适应元融合网络，其包括全局经验特征提取分支、换道特征提取分支、特征融合模块、门控网络、动态专家选择模块和自适应加权融合模块； 全局经验特征提取分支用于接收多维车辆运动时序数据输入，并采用轻量级时序卷积网络TCN提取特征，后接全局平均池化，并融合车辆统计特征生成全局经验特征向量A； 车辆统计特征从多维车辆运动时序数据中直接计算得到； 换道特征提取分支用于接收眼动特征与全局经验特征向量A并拼接，利用Transformer编码器提取特征，以捕捉眼动与车辆的长程依赖，后接全局平均池化，输出特征向量B； 眼动特征是从预处理后的眼动数据通过特征提取得到； 特征融合模块将全局经验特征向量A和特征向量B进行拼接得到融合特征，并将融合特征输入到门控网络中，生成专家动态权重向量α1和α2，α1+α2=1； 同时将车辆统计特征和眼动特征拼接并输入到动态专家选择模块，分别利用新手专家模型和熟练专家模型进行预测，获得初步预测的换道概率P1、P2； 自适应加权融合模块基于参数α1、α2、P1、P2，计算得到动态加权融合后的换道概率，并通过与预设换道概率阈值进行比较，从而实现对车辆换道识别。

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