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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于大语言模型的交通事故辅助判责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：CN119961611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510057190.9，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于大语言模型的交通事故辅助判责方法是由胥川;李博;江欣国设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大语言模型的交通事故辅助判责方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大语言模型的交通事故辅助判责方法，包括：采集事故发生前车辆行驶过程中的数据信息；整合和传输各种数据源的数据信息，并对数据信息进行预处理，得到结构化数据，并生成行车记录描述；根据结构化数据和行车记录描述，调用大语言模型进行事故状况分析；大语言模型根据对车辆的事故状况分析，生成结构化的判责报告，并将所述结构化的判责报告传输至交管部门，辅助交通事故判责。本发明利用大语言模型的推理能力，提高了事故判责的效率、减少了事故多方的时间损失、降低了交管部门的警力工作强度，加快了保险流程，提高了事故定责准确率。

本发明授权一种基于大语言模型的交通事故辅助判责方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的交通事故辅助判责方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集事故发生前车辆行驶过程中的数据信息； S2、整合和传输各种数据源的数据信息，并对数据信息进行预处理，得到结构化数据，并生成行车记录描述； S3、根据结构化数据和行车记录描述，调用大语言模型进行事故状况分析； S31、在事故发生前，通过API接口调用大语言模型，将结构化数据作为输入，利用大型语言模型的提示词模板获取模型的响应内容； 将模型的响应内容转化为时间序列格式的行车记录描述； 根据当前时间序列格式的行车记录描述和实时数据，生成该时间段的阶段性总结，并存储为“关键记忆—阶段性行车记录数据总结”，作为下一个时间序列的新上下文输入； S32、在事故发生阶段，大语言模型根据行车记录描述，判断当前是否发生突发事件，进而判断是否产生交通事故； S321、根据S31中的“关键记忆—阶段性行车数据记录总结”，大语言模型识别该结构化描述中是否存在突发事件；若未发生，将该时间序列的阶段性描述存储为“关键记忆—行车记录描述”，并通过车辆速度、加速度、车辆开启状态参数判断车辆是否停止； 若停止，调用大语言模型总结出行程信息，生成“关键记忆—阶段性行车数据记录总结”并结束交通事故判断流程； 若未停止，删除大模型上下文输入中与该时间序列相关的数据，并将阶段性描述记忆作为下一时间序列的上下文输入； 若发生突发事件，进入S322； S322、若发生突发事件，大语言模型判断车辆是否发生交通事故，并生成分析记录； 若发生交通事故，进入S323； S323、大语言模型增加行车记录描述的频率，并生成行车记录描述作为大语言模型的新上下文输入； S324、大语言模型判断交通事故是否结束； 若交通事故还未结束，生成行车记录描述和关键记忆—阶段性行车记录数据总结，并存储关键记忆—阶段性行车记录数据总结； 若交通事故结束，进入S33； S33、在事故发生后阶段，大语言模型以新的行车记录描述频率生成描述和关键记忆； S34、大语言模型根据事故发生前、发生阶段、发生后阶段三个时间阶段的不同行车记录描述的关键记忆，生成事故快照； S4、大语言模型根据对车辆的事故状况分析，生成结构化的判责报告，并将所述结构化的判责报告传输至交管部门，辅助交通事故判责。

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