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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于多源特征提取的轻量级网络驾驶行为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：CN115204252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202210589776.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于多源特征提取的轻量级网络驾驶行为分析方法是由孔祥杰;朱秉;沈国江;王钧涛;刘志设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源特征提取的轻量级网络驾驶行为分析方法在说明书摘要公布了：一种基于多源特征提取的轻量级网络驾驶行为分析方法，包括：首先利用条件随机场对车辆的变道频率进行预测，作为物理限制与车道干扰外部影响特征。其次，通过对车辆驾驶信息、车辆物理特征、所处车道及概率和交通态势的多特征提取，得到每种特征权重，提升了对驾驶行为分析评级的准确性。最后，同时利用轻量级网络，进行特征融合达到对驾驶行为分析评级的目的，由于使用了轻量级网络缩短模型训练时间，可以实现行为分析的实时响应，本方法具有模型训练方便、可操作性强以及节省系统资源等特点。

本发明授权一种基于多源特征提取的轻量级网络驾驶行为分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源特征提取的轻量级网络驾驶行为分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对原始雷达数据进行预处理； S2：对步骤S1所述数据进行基于条件随机场的变道概率预测； S3：对步骤S1、S2所述数据进行基于时间序列的分析判别； S4：对步骤S1、S2所述数据进行基于隐式空间轨迹熵关联分析；具体包含： S4.1：对空间轨迹熵而言，其与空间车道所有轨迹的相似度越高，说明轨迹间的隐式影响也越小，空间轨迹熵也越低；空间中轨迹结构差异性越大，轨迹间也越无序，空间轨迹熵也越高； S4.2：对于空间轨迹熵的相似度距离占比，其中pti,tj代表轨迹ti与各个聚类中心tj的相似度距离占比，tj表示聚类中心轨迹，Distti,tj表示轨迹ti与聚类中心tj的相似度距离；n表示聚类中心轨迹的数量，表示轨迹ti与各个聚类中心tk的距离之和，具体公式如下式22所示： S4.3：对于单条轨迹ti的轨迹熵，采用Hti来表示，这里的轨迹熵也就是与其他类轨迹间的影响程度，具体公示如下式23所示： S5：对步骤S3、S4的结果进行综合评断，对轨迹的驾驶行为进行评级。

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