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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种上下文感知的露天矿卡车司机驾驶风格识别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：CN116189097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310260288.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种上下文感知的露天矿卡车司机驾驶风格识别方法是由刘佰龙;杨林;张磊;梁志贞;邓宇帆;许昱林设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种上下文感知的露天矿卡车司机驾驶风格识别方法在说明书摘要公布了：一种上下文感知的露天矿卡车司机驾驶风格识别方法，属于轨迹数据挖掘技术领域。方法包括：获取露天矿卡车的GPS数据，进行预处理；将预处理后的GPS数据，经过特征解耦模块，得到运动特征序列、路段序列、全局特征；基于路段序列，经过上下文嵌入模块，将该序列中相互分离的路段特征转化为融合其相邻路段信息的上下文特征序列，并对该模块进行预训练；然后，使用融合特征提取模块，融合运动特征序列和上下文特征序列，产生司机驾驶风格的嵌入表示。最后，将驾驶风格嵌入表示与全局特征输入到驾驶风格识别模块，获取司机驾驶风格类别。该方法将GPS数据解耦分别处理，对上下文嵌入模块进行预训练，充分考虑上下文信息对驾驶风格的影响，提高识别精度。

本发明授权一种上下文感知的露天矿卡车司机驾驶风格识别方法在权利要求书中公布了：1.一种上下文感知的露天矿卡车司机驾驶风格识别方法，其特征在于：它包括特征解耦模块、上下文嵌入模块、融合特征提取模块和驾驶风格识别模块；首先，获取露天矿卡车的GPS轨迹数据和每条轨迹的驾驶风格标签，并对所有轨迹数据进行预处理；然后，使用由路网匹配技术和数学统计方法组成的特征解耦模块将轨迹数据分解为运动特征序列、路段序列和全局特征；其次，使用上下文嵌入模块，结合双向Transformer与掩码机制，得到上下文特征序列，用于表示该段轨迹的行驶环境；为了提高该模块对于上下文特征的表达能力，在整个识别模型进行训练前，对上下文嵌入模块进行预训练；再次，利用融合特征提取模块将表示驾驶行为的车辆运动特征序列、带有驾驶环境信息的上下文特征序列进行融合并提取特征，获取轨迹中体现出驾驶风格的表示；最后，将每段轨迹产生的驾驶风格表示与全局特征表示拼接，输入到驾驶风格识别模块中，得到细粒度驾驶风格；具体步骤如下： 步骤1：对获取到的露天矿卡车的GPS轨迹数据和每条轨迹的驾驶风格标签进行预处理：包括对GPS序列中异常点的检测与插值、轨迹的分段以及每段轨迹的标签的向量化处理，得到预处理后的GPS轨迹； 步骤2：将露天矿路网信息与预处理后的GPS轨迹输入到数据特征解耦模块中，对于每一段轨迹，利用模块中的路网匹配技术，将轨迹转化为路段序列；与此同时，使用数学计算方法，利用GPS数据计算运动特征序列；除此之外，将轨迹出发时是否工作日、当前天气归一化处理为固定长度的向量，经过两层前馈神经网络，得到全局特征表示； 步骤3：基于步骤2中得到路段序列，使用上下文嵌入模块进行嵌入，得到上下文特征序列；在整个识别模型进行训练前，利用掩码机制对该模块进行预训练，提升该模块对于上下文信息的表达能力； 步骤4：将步骤2中的运动特征序列和步骤3中得到的上下文特征序列输入到融合特征提取模块中，利用该模块中的CrossModalAttention层融合两个序列，然后利用卷积层，提取序列局部依赖，并将其转化为固定长度的向量表示，以描述驾驶风格； 步骤5：基于步骤4中得到的驾驶风格表示与步骤2中得到的全局特征表示，进行向量拼接，得到最终的驾驶风格表示；使用驾驶风格识别模块进行识别，得到识别结果类别；对于整条轨迹中每一轨迹段识别出的驾驶风格进行统计，最终的输出为在这条轨迹中驾驶员不同驾驶风格比例。

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