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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种应用于非联网汽车的驾驶意图识别共享方法及系统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：CN119028128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410988156.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种应用于非联网汽车的驾驶意图识别共享方法及系统是由李海青;雷宇铖;李永福;高丽娜;禄盛;罗久飞;戴盈莹设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于非联网汽车的驾驶意图识别共享方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通系统领域，具体涉及一种应用于非联网汽车的驾驶意图识别共享方法及系统，包括：通过RSU设备采集非联网汽车的行驶数据，并将行驶数据通过5G通信网络实时传输到MEC节点；MEC节点对输入数据进行预处理，采用双向LSTM网络与极限梯度提升算法得到非联网汽车的驾驶意图；将非联网汽车的驾驶意图通过5G网络广播给智能联网汽车OBU；智能联网汽车根据接收的非联网汽车驾驶意图做出对应的驾驶决策；本发明通过实时识别和共享非网联汽车的驾驶意图，智能网联汽车能够及时响应，从而减少交通事故的发生，提高道路使用的整体安全性。

本发明授权一种应用于非联网汽车的驾驶意图识别共享方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于非联网汽车的驾驶意图识别共享方法，其特征在于，包括：通过RSU设备采集非联网汽车的行驶数据，并将行驶数据通过5G通信网络实时传输到MEC节点；MEC节点对输入数据进行预处理，采用双向LSTM网络与极限梯度提升算法得到非联网汽车的驾驶意图；将非联网汽车的驾驶意图通过5G网络广播给智能联网汽车OBU；智能联网汽车根据接收的非联网汽车驾驶意图做出对应的驾驶决策； MEC节点对输入数据进行驾驶意图识别包括：采用Bi-LSTM网络意图识别模型进行时间序列数据处理，得到驾驶意图识别结果；其中Bi-LSTM网络意图识别模型由两个独立的LSTM网络结构和优化后的XGBoost模型组成；采用训练后的Bi-LSTM网络意图识别模型对预处理后的数据进行特征提取，得到数据特征；采用优化后的XGBoost模型对数据特征进行驾驶意图识别，得到识别结果； 采用优化后的XGBoost算法对数据特征进行驾驶意图识别包括：优化后的XGBoost算法由多个弱分类器进行组合，其中弱分类器为决策树，将所有弱分类器的预测结果进行加权求和，形成一个强分类器；具体过程包括设置驾驶意图识别模型的目标函数，该目标函数包括损失函数和正则化部分；对驾驶意图识别模型进行迭代训练，每次迭代训练过程中通过添加一个新的弱预测器更新当前模型计算当前模型中决策树的每个叶子节点j的最优分数根据最优分数对所有的弱分类器分配权重，根据分配的权重将所有的预测结果进行加权融合，得到用户的驾驶意图识别结果； 最优分数的表达式为： 其中，Ij为叶子节点j上样本的索引集，γ和λ均为正则化参数，为损失函数在处的一阶导数，w为权重，用于调整每个样本残差的影响；为损失函数在的二阶导数。

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