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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于碰撞条件的全线形路段交通冲突辨识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：CN120319017B 。

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：202510402844.7，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于碰撞条件的全线形路段交通冲突辨识方法是由朱顺应;付卿;吴景安;陈秋成;李思源;王红设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于碰撞条件的全线形路段交通冲突辨识方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于碰撞条件的全线形路段交通冲突辨识方法，基于多源异构传感网络采集高精度轨迹数据，然后利用自适应卡尔曼滤波AKF的去噪方法，提取更准确的轨迹数据。基于处理后的轨迹数据，利用多因素融合transformer模型预测未来车辆轨迹，然后构建Frenet下的TTCA模型，不预先判别冲突类型和行驶路段辨识交通冲突，利用向量叉乘法考虑车辆之间的碰撞条件，本发明填补了现有的冲突辨识技术对复杂场景多类型冲突辨识的空白，提高了冲突辨识技术的精度。

本发明授权基于碰撞条件的全线形路段交通冲突辨识方法在权利要求书中公布了：1.基于碰撞条件的全线形路段交通冲突辨识方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤a，基于多源异构传感网络的高速公路车辆轨迹数据采集： 在高速公路路段间隔部署多模态传感节点，通过视频特征哈希算法生成车辆唯一标识，构建改进的基于Dempster-Shafer证据理论的多源数据融合模型； 步骤b，自适应卡尔曼滤波器处理车辆轨迹数据： 对于采集到的轨迹数据，计算每个时间步的NIS值，然后使用PELT算法检测轨迹数据中的加速度变点，结合NIS和PELT判断车辆是否进行合流行为；处理数据后检查马氏距离是否大于阈值D，以识别异常值；检测到异常值，则进行平滑处理以减少其影响，处理后的数据作为最终输出，用于进一步的轨迹预测； 步骤c，基于多因素融合transformer模型预测车辆轨迹： 根据上一步处理得到的车辆轨迹数据预测车辆轨迹，利用transformer模型中的多头自注意力机制来捕捉复杂的车辆动态关系和模式，从空间维度上可以分为交通参与者相互之前的影响、交通参与者的驾驶风格的影响以及静态路网对交通参与者的影响，从时间维度上理解为基于历史轨迹中的特征来预测未来的轨迹； 步骤d，基于轨迹预测的车辆初始状态判定： 根据预测得到的车辆轨迹数据，采用未来预测轨迹中的n帧叠加行驶方向、行驶速度和加速度来确定当前时刻行驶方向、当前时刻行驶速度和当前时刻加速度； 步骤e，TTCA下的车辆相对位置确定： 对于无论是处于跟随还是变道状态下的车辆对，确定车辆相对位置及坐标，对后车只需要获取离前车最近的点坐标，对前车需要获取全车四个点坐标； 步骤f，判断车辆行驶路段类型： 判断目标车辆行驶的路段类型是属于直线路段还是曲线路段； 步骤g，根据道路中心线建立Frenet坐标系： 在Frenet坐标系中，轴与道路中心线重合，表征了车辆在道路上行驶的距离，与轴垂直的轴，则表征了车辆的侧向位移距离，在道路中心线上每隔一定间距设置一个路径参考点，通过拟合路径参考点得到多项式拟合道路中心线； 步骤h，碰撞状态检测： 无论是跟车冲突还是变道冲突，均需要明确界定未碰撞状态、碰撞临界状态和已碰撞状态； 步骤i，辨识前后车间的冲突风险： 冲突阈值超过10s视为无冲突风险，对车辆位置推算只推算到10s，超过10s便视为无冲突风险。

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