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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于类脑认知计算模型的车速偏差分析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：CN119377654B 。

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：202411445580.5，技术领域涉及：G06F18/2134；该发明授权一种基于类脑认知计算模型的车速偏差分析方法是由余博;彭梓珊;陈雨人;姚思喆;高健强设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于类脑认知计算模型的车速偏差分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于类脑认知计算模型的车速偏差分析方法，属于车速偏差分析技术领域，包括以下步骤：S1、搭建低等级公路模拟环境进行驾驶模拟实验；S2、建立视觉道路环境模型；S3、对驾驶人脑电数据进行预处理，并进行频谱分析，在此基础上建立环境与脑电信号强度的关系；S4、基于QN‑MHP类脑认知计算模型，利用对各脑区信号强度关系建立LMM模型，并以此来解析驾驶人期望车速与实际车速间的偏差。本发明采用上述的一种基于类脑认知计算模型的车速偏差分析方法，量化了驾驶人对道路环境状况的感知情况，对分析驾驶人期望车速确定时的感知、认知特性，及其对期望车速与实际运行车速差异的影响具有重要作用，对提升道路交通安全具有重要意义。

本发明授权一种基于类脑认知计算模型的车速偏差分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于类脑认知计算模型的车速偏差分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、搭建低等级公路模拟环境进行驾驶模拟实验，在实验过程中采集驾驶人的期望车速、实际车速、车速偏差和脑电数据； S2、基于图式理论，对驾驶人视觉行车环境进行数字化解析，建立视觉道路环境模型； 视觉道路环境模型分为五个不同的层，包括视觉道路线形层、动态视觉层、视觉语义层、视觉深度层和视觉敏感层； 视觉道路线形层中的视觉道路线形的边界由Catmull-Rom样条曲线进行拟合；动态视觉层表示驾驶人的视野随速度产生的动态变化，驾驶人的视野大小与车速成负相关，其视觉注意环境也会随车速的增加而被压缩至道路中心区域； 视觉语义层通过不同颜色来反映驾驶人视觉感知的道路环境不同部分，视觉语义层包括以下几个不同的组成部分，包括道路、森林、天空、戈壁、交通标志、防护措施、悬崖，以其在驾驶人视觉感知的道路环境中出现的面积比例作为量化参数； 视觉深度层反映驾驶人对道路环境深度信息的感知，从视觉深度层与动态视觉层中提取驾驶人视野的平均值作为量化参数； 视觉敏感层反映驾驶人视觉感知下各道路环境区域中敏感区域的分布情况，计算结果如下： ； ； 其中，代表基于梯度加权类激活映射算法形成的热力图；代表第个特征图；代表第个特征图对应的权重；为整流后的线性单元；，为特征图的大小；；表示第个特征图中，第行第列的像素值； S3、对驾驶人脑电数据进行预处理，并进行频谱分析，在此频谱分析结果上建立环境与脑电信号强度的关系； S4、基于QN-MHP类脑认知计算模型，利用环境与脑电信号强度的关系建立LMM模型，来解析驾驶人期望车速与实际车速间的偏差； 采用线性混合效应回归模型LMM进行数据分析，其表达式如下： ； 其中，是因变量的向量；是固定效应得分设计矩阵；是固定效应的参数向量；是随机效应的设计矩阵；是随机效应的参数向量；是随机误差项的向量；表达固定效应的影响；表示随机效应的影响。

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