东南大学程启秀获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于深度学习和多维度融合数据的车辆跟驰行为预测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：CN115130612B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210876936.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于深度学习和多维度融合数据的车辆跟驰行为预测方法是由程启秀;王云珊;王泽林;刘攀;顾子渊;张奇;曲小波;刘志远设计研发完成，并于2022-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习和多维度融合数据的车辆跟驰行为预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习和多维度融合数据的车辆跟驰行为预测方法，包括以下步骤：根据微观交通流轨迹数据，提取驾驶者感知区域内其他车辆的非结构化数据；基于信息熵理论采用DIM模型对非结构化数据进行编码；将编码后非结构化数据和结构化数据进行融合；将融合之后的数据输入至深度学习模型，进行微观跟驰行为预测，输出跟驰车辆在下一时段的行驶距离。本发明提出一种同时考虑非结构化特征和结构化特征的跟驰行为预测方法，该预测方法在单步预测和多步预测任务中均有优异的性能表现；本发明方法理论性和可操作性强，通过将非结构化数据与结构化数据相融合，使得车辆对于周围环境的感知更加全面、准确。
本发明授权基于深度学习和多维度融合数据的车辆跟驰行为预测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习和多维度融合数据的车辆跟驰行为预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1，根据微观交通流轨迹数据，提取驾驶者感知区域内其他车辆的非结构化数据；所述非结构化数据包括位置、速度、数量和大小； 步骤2，基于信息熵理论采用DIM模型对非结构化数据进行编码； 步骤3，将编码后非结构化数据和结构化数据进行融合；所述融合包括将两者以最后一轴为基准进行拼接； 步骤4，将拼接之后的数据输入至深度学习模型，进行微观跟驰行为预测，输出跟驰车辆在下一时段的行驶距离； 在步骤2中具体包括： 利用其他车辆的非结构化数据作为训练数据，对DIM模型进行训练，DIM模型中的编码器以互信息最大和统计性约束作为目标，运用反向传播算法迭代优化DIM模型参数，在编码器集合中找到最优编码器，输出非结构化数据的编码。
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