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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利基于近邻区域行为差异的骑行道路交叉口识别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：CN116010890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310068800.6，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权基于近邻区域行为差异的骑行道路交叉口识别方法是由吴问宇;毛嘉莉;沈文怡;曹绍升;周傲英设计研发完成，并于2023-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于近邻区域行为差异的骑行道路交叉口识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于近邻区域行为差异的骑行道路交叉口识别方法，首先利用四叉树模型将检测区域划分为不同大小的单元，通过骑行轨迹数据提取各网格单元内的行为特征，根据各网格及其近邻网格的行为特征差异性计算网格与近邻网格的关联特征，随后使用XGBoost分类器识别包含骑行道路交叉口的单元，对包含骑行道路交叉口单元内的所有转向轨迹点，采用基于流量感知的自适应带宽Mean‑shift算法识别骑行道路交叉口的中心位置，最后使用环形轨迹点密度变化算法确定骑行道路交叉口的覆盖范围。

本发明授权基于近邻区域行为差异的骑行道路交叉口识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于近邻区域行为差异的骑行道路交叉口识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:使用基于四叉树的单元划分方法将检测区域分割成各种大小的网格； S2：基于骑行轨迹数据提取各网格单元内的行为特征，根据各网格及其近邻网格的行为特征差异性计算网格与近邻网格的关联特征；所述行为特征包括1转向频率、2方向分布、3平均速度； S3：使用XGBoost分类模型获取存在骑行道路交叉口的网格； S4：基于S3中得到的存在交叉路口的网格筛选出发生转向行为的骑行转向点； S5：使用基于流量感知的自适应带宽Mean-Shift聚类算法确定交叉路口中心位置；所述步骤S5具体包括： 基于上述S4得到的转向点，利用Mean-Shift聚类算法将其进行聚类，生成聚类簇中心表示道路交叉口中心位置；Mean-Shift是一个非参数点聚类方法，其目标是定位聚类点密度函数的极值点，通过下述公式迭代计算聚类点的质心直至收敛： ,,， 其中，表示第次迭代时聚类簇的中心位置，表示帮助定位密度极大值的漂移向量，其具体值由标准的高斯核函数的带宽决定，带宽表示聚类簇中心位置的搜索相邻轨迹点的搜索距离，x表示高斯核函数的自变量；带宽为该算法的唯一参数，定义带宽为在聚类过程中随聚类质心范围内轨迹点数量自适应变化的变量，定义如下： ，，， 其中，和表示最小以及最大的交叉口直径以确保任意规模的交叉口内的轨迹点都会参与核函数的权重计算，表示在范围内的轨迹点数量，表示所有轨迹点中邻近轨迹点数量的最大值，以确保最终计算得到的聚类带宽处在区间内；P表示所有轨迹点的集合，I表示指示函数，当满足条件时等于1，反之为0； 将聚类算法收敛后的聚类簇中心位置视为骑行交叉路口的中心位置； S6：基于S5得到的路口中心位置，通过环形转向点密度变化检测算法确定交叉路口覆盖范围。

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