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龙图腾网获悉北京路凯智行科技有限公司申请的专利基于深度学习进行数据拟合的辅助驾驶方法和相关设备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：CN119502952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202411550091.6，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权基于深度学习进行数据拟合的辅助驾驶方法和相关设备是由谢意;那崇宁;蒋先尧;刘志勇;禹文扬设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习进行数据拟合的辅助驾驶方法和相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于深度学习进行数据拟合的辅助驾驶方法和相关设备，涉及自动控制领域。在该方法中，通过采集历史路面信息、采集时间点和路面位置坐标，确定路面时空数据集合。然后，以路面时空数据集合为基础，将包括路面温度、湿度、磨损状态、坑洼情况和修补记录的路面信息数据组作为输入数据，在确定路面状况类别标签后，训练得到深度学习模型，该模型能输出与输入数据相匹配的路面状况类别。接着，通过传感器和监测设备获取路面实时信息，并输入深度学习模型，以确定路面实时状况类别。最后，根据天气预报情况、车辆轮胎数据、路面实时状况类别和预设的自动驾驶行为优化模型来调整目标车辆的自动驾驶策略，从而实现更安全、智能的驾驶。

本发明授权基于深度学习进行数据拟合的辅助驾驶方法和相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习进行数据拟合的辅助驾驶方法，应用于服务器，其特征在于，所述方法包括： 根据已采集的各个历史路面信息、采集时间点和路面位置坐标，确定路面时空数据集合； 基于所述路面时空数据集合将路面信息数据组作为深度学习模型的输入数据，所述路面信息数据组包括路面温度、路面湿度、路面磨损状态、路面修补记录和路面坑洼状态； 在确定与所述输入数据相匹配的路面状况类别标签后，训练得到深度学习模型，所述深度学习模型用于输出与所述输入数据相匹配的路面状况类别； 在根据传感器和监测设备获取路面实时信息后，将所述路面实时信息输入所述深度学习模型，确定路面实时状况类别； 通过气象端获取天气预报信息，通过传感器获取目标车辆的轮胎实时数据； 根据所述天气预报信息、所述轮胎实时数据、所述路面实时状况类别和预设的自动驾驶行为优化模型调整所述目标车辆的自动驾驶策略，所述自动驾驶行为优化模型是事先根据不同所述天气预报信息、所述轮胎实时数据、所述路面实时状况类别和对应的制动距离训练而得。

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