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龙图腾网获悉星河智联汽车科技有限公司;广州汽车集团股份有限公司申请的专利车辆辅助驾驶的方法、装置、电子设备、车辆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：CN119636765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202411599927.1，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权车辆辅助驾驶的方法、装置、电子设备、车辆及程序产品是由张莹;黄莉;邓晨;陈辉;康怀茂;戴勇;雷伟文;曾瑞月;罗银寒;刘志豪;伍碧梨;张惯杰;张伟;梁雅诗;汤斌杰;陈湛海设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆辅助驾驶的方法、装置、电子设备、车辆及程序产品在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种车辆辅助驾驶的方法、装置、电子设备、车辆及程序产品，涉及车辆控制技术领域。该方法包括：获取车辆驾驶数据样本，车辆驾驶数据样本包括样本车辆的车辆行驶数据、道路交通数据及状态模式标识；将车辆驾驶数据样本输入到预设的神经网络模型中，以迭代地评估对于车辆驾驶数据样本的模型输出误差数据，并基于模型输出误差数据，调整神经网络模型所配置的模型参数以及神经网络模型所布设的隐藏层的节点数量，直至达到预设的迭代停止条件，获得车辆辅助驾驶模型；获取目标车辆的车辆驾驶数据；通过车辆辅助驾驶模型对车辆驾驶数据进行分析，得到目标车辆的车辆驾驶状态结果。本申请能够提高车辆辅助驾驶的应用范围。

本发明授权车辆辅助驾驶的方法、装置、电子设备、车辆及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种车辆辅助驾驶的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取车辆驾驶数据样本，所述车辆驾驶数据样本包括样本车辆的车辆行驶数据、道路交通数据及相应的状态模式标识，所述状态模式标识用于指示车辆是否正常驾驶； 将所述车辆驾驶数据样本输入到预设的神经网络模型中，以迭代地评估对于所述车辆驾驶数据样本的模型输出误差数据，并基于所述模型输出误差数据，调整所述神经网络模型所配置的模型参数以及所述神经网络模型所布设的隐藏层的节点数量，直至达到预设的迭代停止条件，获得车辆辅助驾驶模型，包括： 初始化所述神经网络模型的模型参数，所述模型参数包括权重、偏置及学习率，包括： 通过如下公式1以初始化所述神经网络模型的权重，包括： 1 其中，为所述神经网络模型的权重的初始值，为关于所述神经网络模型的权重的均值偏移量，为权重初始化的标准偏差，表示均值为0、标准差为单位矩阵的正态分布，为单位矩阵； 针对任一次迭代，基于上一次迭代中所述神经网络模型的输出，确定相应的模型输出误差数据，所述模型输出误差数据包括模型误差及上一次迭代的误差变化量； 基于上一次迭代中所述神经网络模型的学习率以及上一次迭代的误差变化量，更新本次迭代的学习率，包括： 通过如下公式2以确定本次迭代的学习率，包括： 2 其中，为第t次迭代的学习率，为第t-1次迭代中所述神经网络模型的学习率，为第t-1次迭代的误差变化量，为预设的模型调节因子； 基于本次迭代的学习率、上一次迭代中所述神经网络模型的权重以及所述模型误差，更新本次迭代的权重，包括： 通过如下公式3以确定本次迭代的权重，包括： 3 其中，为第t次迭代的权重，为第t-1次迭代中所述神经网络模型的权重，为所述模型误差； 获取目标车辆的车辆驾驶数据； 通过所述车辆辅助驾驶模型对所述车辆驾驶数据进行分析，得到所述目标车辆的车辆驾驶状态结果。

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