合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)许镇义获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种基于历史时频信息的重型柴油车排放修正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：CN115982559B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211062703.8，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于历史时频信息的重型柴油车排放修正方法是由许镇义;王瑞宾;康宇;曹洋设计研发完成，并于2022-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于历史时频信息的重型柴油车排放修正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于历史时频信息的重型柴油车排放修正方法，包括获取OBD数据集并进行预处理；对OBD数据集进行划分得到多段行驶片段，并对其中有效的行驶片段计算相应的排放因子；基于Spearman相关分析，获取与排放因子高相关性的监测变量；将得到的高相关性的监测变量与基于COPERT模型获得的排放因子组合构造历史信息矩阵，并使用连续小波变换将相应排放因子的历史信息矩阵转换为时频矩阵；构造以ResNet50和CBAM注意力模块组合的双流网络模型，使用历史信息矩阵和对应排放因子的时频矩阵作为其输入；对得到的双流网络模型进行模型对比，验证模型的修正性能。本发明解决COPERT模型在重型柴油车OBD数据集上应用难，预估排放因子精度低的问题。
本发明授权一种基于历史时频信息的重型柴油车排放修正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于历史时频信息的重型柴油车排放修正方法，其特征在于，具体步骤包括： S1、获取重型柴油车的OBD数据集并进行数据预处理； S2、对预处理后的OBD数据集进行行驶片段划分得到多段行驶片段，并对其中有效的行驶片段通过COPERT模型计算相应的排放因子； S3、根据得到的多段行驶片段基于Spearman相关分析，获取与排放因子高相关性的监测变量； S4、将得到的高相关性的监测变量与基于COPERT模型获得的排放因子组合构造历史信息矩阵，并使用连续小波变换将相应排放因子的历史信息矩阵转换为时频矩阵； S5、构造以ResNet50和CBAM注意力模块组合的双流网络模型，使用历史信息矩阵和对应排放因子的时频矩阵作为其输入； S6、对得到的双流网络模型进行模型对比，验证模型的修正性能。
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合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号，中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；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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