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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于深度嵌入聚类的个性化驾驶行为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：CN121388899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511990727.3，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于深度嵌入聚类的个性化驾驶行为辨识方法是由韩嘉懿;田家骁;朱冰;宋东鉴;赵健;何聪;陈奇宇;孟蕴豪设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度嵌入聚类的个性化驾驶行为辨识方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能驾驶技术领域，具体提供一种基于深度嵌入聚类的个性化驾驶行为辨识方法。通过深度神经网络自编码器提取驾驶时序片段的低维深度特征向量，利用深度嵌入聚类方法对自编码器与无监督聚类进行端到端的联合优化，生成驾驶风格聚类结果并标注聚类结果标签；冻结训练后的自编码器参数，构建驾驶风格分类模型并建立驾驶时序片段与风格标签的映射关系；通过提取可解释特征为聚类结果分配语义标签。本发明基于深度嵌入聚类的端到端联合优化技术，显著提升了模型收敛速度和泛化能力，驾驶风格辨识精度远高于传统机器学习方法。

本发明授权一种基于深度嵌入聚类的个性化驾驶行为辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度嵌入聚类的个性化驾驶行为辨识方法，其特征在于，包括： S1：获取多种工况的驾驶时序片段；所述获取多种工况的驾驶时序片段，包括： 由车载传感器采集多通道驾驶时序数据流； 设定多种不同时间长度的滑动窗口和每种滑动窗口用于识别的工况类别，利用所述滑动窗口对所述多通道驾驶时序数据流进行划分，获得不同时间长度的驾驶时序数据片段； 设定驾驶特征指标，依据驾驶特征指标从所述数据片段集合中筛选出纵向驾驶工况对应的驾驶时序数据片段，实现纵向驾驶工况的识别和分类； 设定横向驾驶工况模板，并利用时间序列相似度度量方法将所述数据片段集合中驾驶时序数据片段与所述横向驾驶工况模板进行匹配，筛选出横向驾驶工况对应的驾驶时序数据片段，实现横向驾驶工况的识别和分类； S2：构建深度神经网络自编码器，将所述驾驶时序片段输入所述深度神经网络自编码器，提取低维深度特征向量；所述深度神经网络自编码器为卷积神经网络与长短期记忆网络融合框架；所述深度神经网络自编码器包括： 卷积特征提取层，用于扩展驾驶时序片段的特征维度和压缩时间维度，获取局部特征； 连接在所述卷积特征提取层输出端的LSTM编码层，用于捕获驾驶时序片段的时序特征，建立局部特征的长期时序依赖关系，获得特征向量； 连接在所述LSTM编码层输出端的特征融合层，用于将所述特征向量进行降维，获得所述低维深度特征向量；所述卷积特征提取层包括至少两个依次连接的卷积模块，其中，至少存在一个卷积模块进行特征维度扩展并保持时间维度，至少存在另一个卷积模块进行特征维度扩展并对时间维度进行压缩； S3：通过深度嵌入聚类方法对所述低维深度特征向量进行无监督聚类，聚类生成多种驾驶风格，并为每个所述驾驶时序片段标注对应的驾驶风格标签； S4：冻结深度神经网络自编码器的网络内参，并基于冻结网络内参的深度神经网络自编码器构建驾驶风格分类模型，并利用标注有驾驶风格标签的驾驶时序片段训练所述驾驶风格分类模型，建立驾驶时序片段与驾驶风格的映射关系；将待识别的驾驶时序片段输入完成训练的驾驶风格分类模型，实现驾驶风格分类。

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