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龙图腾网获悉广东联想懂的通信有限公司申请的专利一种车路协同的智能调度优化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：CN121030574B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511544582.4，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种车路协同的智能调度优化方法是由王帅;高林设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车路协同的智能调度优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车路协同的智能调度优化方法，涉及智能交通控制领域，在目标路段基于车群的行车记录仪的信息确定是否属于逆光路段，并采集对应逆光路段的日光信息或路面反射光信息；在车群中车辆进入逆光路段前，调用基于机器学习的眩光补偿时间预测模型，基于逆光路段的日光信息或路面反射光信息以及车辆信息估算车辆进入逆光路段时的眩光补偿时间；将车辆当前速度与眩光补偿时间相乘得到潜在危险距离；寻找车群中与前车车距小于潜在危险距离的车辆并纳入潜在风险车辆集，对潜在风险车辆集进行速度调控，使其潜在危险距离大于前车车距。本发明可在车辆进入逆光区域前预测驾驶员视觉延迟风险，实现提前调控，减少眩光引发的事故风险。

本发明授权一种车路协同的智能调度优化方法在权利要求书中公布了：1.一种车路协同的智能调度优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 在目标路段基于车群的行车记录仪的信息确定是否属于逆光路段，并采集对应逆光路段的日光信息或路面反射光信息； 在车群中车辆进入所述逆光路段前，调用基于机器学习的眩光补偿时间预测模型，基于逆光路段的日光信息或路面反射光信息以及车辆信息估算车辆进入逆光路段时的眩光补偿时间； 将车辆当前速度与所述眩光补偿时间相乘得到潜在危险距离； 寻找车群中与前车车距小于所述潜在危险距离的车辆并纳入潜在风险车辆集，对所述潜在风险车辆集进行速度调控，使其潜在危险距离大于前车车距； 所述眩光补偿时间预测模型的训练数据来源于车群运行数据； 所述车群中各车辆通过车载行车记录仪采集行驶视频，基于视频图像特征识别逆光场景，并结合车辆在进入逆光场景时的制动踏板信号提取从驾驶员开始踩下刹车至松开刹车的时间区间作为单次眩光反应样本； 收集多辆车的样本形成标签集用于监督学习的训练； 所述眩光补偿时间预测模型采用机器学习方式基于训练样本进行训练，输入特征包括每个样本对应的日光信息或路面反射光信息以及车辆信息，输出特征包括眩光补偿时间预测值。

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