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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种信号交叉口车辆延误分布估计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：CN119863926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411882571.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种信号交叉口车辆延误分布估计方法是由朱宏;冯嘉龙;唐克双;孙凤美设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信号交叉口车辆延误分布估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种信号交叉口车辆延误分布估计方法，所述的方法利用车辆延误分布模型基于网联车轨迹数据进行信号交叉口车辆延误分布估计，所述的车辆延误分布模型包括卷积神经网络和混合密度网络，所述的方法包括：基于所述的网联车轨迹数据构建网联车位置矩阵，将所述的网联车位置矩阵进行堆叠处理得到输入特征；将所述的输入特征输入所述的卷积神经网络提取特征数据；基于所述的特征数据，利用所述的混合密度网络输出车辆延误标签的分布；基于所述的车辆延误标签的分布得到车辆延误分布。与现有技术相比，本发明具有估计精度高、交通场景适应性强和数据质量要求低等优点。

本发明授权一种信号交叉口车辆延误分布估计方法在权利要求书中公布了：1.一种信号交叉口车辆延误分布估计方法，其特征在于，所述的方法利用车辆延误分布模型基于网联车轨迹数据进行信号交叉口车辆延误分布估计，所述的车辆延误分布模型包括卷积神经网络和混合密度网络，所述的方法包括： 基于所述的网联车轨迹数据构建网联车位置矩阵，将所述的网联车位置矩阵进行堆叠处理得到输入特征； 将所述的输入特征输入所述的卷积神经网络提取特征数据； 基于所述的特征数据，利用所述的混合密度网络输出车辆延误标签的分布； 基于所述的车辆延误标签的分布得到车辆延误分布； 其中，利用所述的混合密度网络输出车辆延误标签的分布的方法为： 生成所述的混合密度网络的混合分布成分，其表达式为： ， 其中，z表示车辆延误标签；x为特征数据；为高斯成分分布的期望向量；为高斯成分分布的对角协方差矩阵，其中为第k个高斯成分分布的第m个维度的标准差，其中C为高斯成分分布的维度； 基于所述的混合分布成分估计所述的车辆延误标签的分布，其表达式为： 其中，为特征数据x条件下的车辆延误标签的分布，K为高斯混合分布的成分数量，为第k个高斯成分分布的混合系数，为第k个混合密度网络的混合分布成分。

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