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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种利用浮动车辆数据识别交通事故时空位置的方法及程序产品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：CN119920101B 。

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：202510084699.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种利用浮动车辆数据识别交通事故时空位置的方法及程序产品是由王正礼;黄一哲;郑振杰;陈彩华;刘杉;马玮设计研发完成，并于2025-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用浮动车辆数据识别交通事故时空位置的方法及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用浮动车辆数据识别交通事故时空位置的方法及程序产品，该方法包括：1获取历史分析期浮动车辆数据和待识别时间段浮动车辆数据，计算历史分析期历史平均行驶速度，以及待识别时间段实际行驶速度；2根据历史平均行驶速度与实际行驶速度判断每个时间区间内每个链路预期是否受到事故的影响；3构建事故时空位置优化模型，该模型以每个时间区间内每个链路实际是否受到每个事故的影响以及每个事故发生的时空为决策变量，以实际和预期受到事故的影响之间的差异最小化为目标；4为所述事故时空位置优化模型添加约束条件；5求解所述事故时空位置优化模型，得到事故时空位置。本发明准确性高，鲁棒性高。

本发明授权一种利用浮动车辆数据识别交通事故时空位置的方法及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种利用浮动车辆数据识别交通事故时空位置的方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取历史分析期浮动车辆数据和待识别时间段浮动车辆数据，并计算历史分析期每个时间区间内通过每个链路的历史平均行驶速度，以及待识别时间段每个时间区间内通过每个链路的实际行驶速度； 2根据历史平均行驶速度与实际行驶速度判断每个时间区间内每个链路预期是否受到事故的影响； 3构建事故时空位置优化模型，所述事故时空位置优化模型以每个时间区间内每个链路实际是否受到每个事故的影响以及每个事故发生的时间区间和链路为决策变量，以所有时间区间内所有链路实际和预期受到事故的影响之间的差异最小化为目标； 4为所述事故时空位置优化模型添加约束条件，所述约束条件包括事故影响的来源约束、交通事故影响的定向传播约束、事故影响的持续传播约束、路网闭环的附加约束、事故时空位置范围的最低要求、以及决策变量约束； 5求解所述事故时空位置优化模型，得到待识别时间段每个事故发生的时间区间和链路，作为待识别时间段的事故时空位置输出； 所述路网闭环的附加约束具体为： 式中，表示实际事故影响决策变量，分别用于指示时间区间t、t-1内链路n实际是否受到事故k的影响，表示事故时空位置决策变量，用于指示事故k发生的时间区间t和链路n，Δ表示链路n的下游链路集合，|Δ|链路n的下游链路数量，K表示事故数量，N表示链路数量，T表示待识别时间段被划分的时间区间数量； 所述事故时空位置范围的最低要求具体为： 式中，是事故时间影响指示变量，当如果至少有一个链路在时间区间t受到事故k的影响时，等于1，否则等于0，Lt表示预设时间阈值，是事故空间影响指示变量，当如果链路n在至少一个时间区间内受到事故k的影响时，等于1，否则等于0，Ln表示预设空间阈值； 所述决策变量约束具体为：

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