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龙图腾网获悉上海卫创信息科技有限公司申请的专利多模态神经网络驱动的车辆巡航控制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：CN120422852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510940370.1，技术领域涉及：B60W30/14；该发明授权多模态神经网络驱动的车辆巡航控制优化方法是由翁肇杰;高振;许得群设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态神经网络驱动的车辆巡航控制优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆巡航控制技术领域，公开了多模态神经网络驱动的车辆巡航控制优化方法。该方法通过多模态感知装置同步采集车辆巡航过程中的视觉感知数据、雷达探测数据和导航定位数据，形成多模态数据的时间序列并传输至中央控制单元。中央控制单元首先对多模态数据进行异常值检测，获得校正后的时间序列数据；随后通过模态特征提取技术处理校正数据，并将提取的特征与巡航场景建立对应关系；最终根据场景对应结果动态优化车辆巡航控制参数，生成最优控制策略。该方法创新性地融合了多源传感器数据与神经网络技术。本发明具有更高的鲁棒性和智能化水平，能够有效应对多变道路条件下的巡航控制需求。

本发明授权多模态神经网络驱动的车辆巡航控制优化方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态神经网络驱动的车辆巡航控制优化方法，其特征在于，所述方法包括： 利用多模态感知装置同步采集车辆巡航过程中的视觉感知数据、雷达探测数据和导航定位数据以形成多模态数据的时间序列，并将所述多模态数据的时间序列传输至中央控制单元；在所述中央控制单元，对所述多模态数据的时间序列进行异常值检测以得到校正后多模态数据的时间序列；在所述中央控制单元，对所述校正后多模态数据的时间序列进行模态特征提取以得到特征提取结果，并将所述特征提取结果与巡航场景建立对应关系以得到巡航场景对应结果；在所述中央控制单元，根据所述巡航场景对应结果，优化所述车辆巡航的控制参数，并基于所述控制参数，为所述车辆巡航提供优化控制策略； 对所述多模态数据的时间序列进行异常值检测以得到校正后多模态数据，包括：从所述多模态数据的时间序列中筛选初检异常多模态数据，并对所述多模态数据的时间序列进行时段划分以得到前置多模态数据的时间序列和后置多模态数据的时间序列；基于所述初检异常多模态数据，分别对所述前置多模态数据的时间序列和所述后置多模态数据的时间序列进行上下文关联时序解析以得到多模态数据上下文关联前置时序特征和多模态数据上下文关联后置时序特征；对所述多模态数据上下文关联前置时序特征和多模态数据上下文关联后置时序特征进行动态记忆机制的特征聚合以得到多模态数据上下文关联前后置聚合特征，并依据所述多模态数据上下文关联前后置聚合特征，获得判定结果。

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