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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于高斯过程的车速预测方法、系统、设备及介质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：CN121650681B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202610180398.4，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权一种基于高斯过程的车速预测方法、系统、设备及介质是由陈虹;杨惠策;胡云峰;宫洵;麻斌;孙耀;王萍设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高斯过程的车速预测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于高斯过程的车速预测方法、系统、设备及介质，涉及智能驾驶领域，该方法包括：采用核函数构建高斯过程预测模型，并采用训练集，通过最大化对数边际似然函数优化所述核函数的超参数，得到训练好的高斯过程预测模型；基于车辆预设时间段的车速，采用训练好的高斯过程预测模型进行车速预测，得到初始预测车速；采用K‑means聚类算法对车辆当前的驾驶模式进行识别；所述驾驶模式包括加速模式、匀速模式和减速模式；基于识别出的驾驶模式和车辆的当前加速度值，对初始预测车速进行修正，得到最终预测车速。本申请能够自适应识别驾驶模式，动态融合加速度信息，且有效降低预测不确定性。

本发明授权一种基于高斯过程的车速预测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于高斯过程的车速预测方法，其特征在于，包括： 采用核函数构建高斯过程预测模型，并采用训练集，通过最大化对数边际似然函数优化所述核函数的超参数，得到训练好的高斯过程预测模型；所述训练集包括历史时刻的车速； 基于车辆预设时间段的车速，采用训练好的高斯过程预测模型进行车速预测，得到初始预测车速；具体包括：将车辆预设时间段的车速输入至所述训练好的高斯过程预测模型中，计算车辆预设时间段的车速与训练集中历史时刻的车速之间的交叉核矩阵；基于所述交叉核矩阵计算车速均值；将所述车速均值作为初始预测车速； 采用K-means聚类算法对车辆当前的驾驶模式进行识别；所述驾驶模式包括加速模式、匀速模式和减速模式； 基于识别出的驾驶模式和车辆的当前加速度值，对初始预测车速进行修正，得到最终预测车速；具体包括：当识别出的驾驶模式为加速模式或减速模式时，基于当前加速度值对车速均值进行修正，将修正后的车速均值作为最终预测车速；当识别出的驾驶模式为匀速模式时，将所述初始预测车速作为最终预测车速； 采用公式对车速均值进行修正，其中，是修正后的车速均值，为车速均值，为灵敏度参数，为当前加速度值，加速模式时，减速模式时。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学，其通讯地址为：130022 吉林省长春市南关区人民大街5988号吉林大学南岭校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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