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龙图腾网获悉河南城建学院申请的专利一种面向平面交叉口的车道级转向信息探测方法及装置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：CN116631209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310444104.0，技术领域涉及：G08G1/0968；该发明授权一种面向平面交叉口的车道级转向信息探测方法及装置是由张彩丽;向隆刚;姜永涛;潘传姣;高松峰设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向平面交叉口的车道级转向信息探测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向平面交叉口的车道级转向信息探测方法及装置，包括：对路网进行预处理，轨迹数据清洗及地图匹配，实现轨迹点与归属路段之间的连接；交叉口引导区识别步骤，顾及交叉口轨迹分布特征及停止线处车辆直行停留信息，进行交叉口引导区探测；交叉口车道识别步骤，基于交叉口引导区识别结果，提取与引导区相关轨迹，并进行多角度去噪，据此开展引导区车道推导；交叉口车道级转向信息探测步骤，顾及交叉口车道识别结果，对各车道转向轨迹进行横向及纵向统计，采用监督式学习方法进行交叉口车道级转向信息探测。本发明首次尝试基于众源轨迹来识别交叉口车道级转向信息，弥补了现有工作在车道级转向信息挖掘方面缺少系统性研究的不足。

本发明授权一种面向平面交叉口的车道级转向信息探测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向平面交叉口的车道级转向信息探测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，数据预处理：首先对路网数据进行拓扑检查，轨迹数据进行质量清洗，然后进行路网及轨迹数据的地图匹配，实现轨迹点与归属路段之间的连接； 步骤2，交叉口引导区识别：分析轨迹在交叉口分布特性进行交叉口核心区识别，初步判定停止线位置，然后基于直行停留信息进一步确定停止线，最后在此基础上识别引导区范围； 步骤2中所述交叉口引导区识别具体包括： 步骤2.1，基于轨迹分布进行交叉口核心区确定，以交叉口为中心，K1米为增加半径，构建圆形缓冲区，将交叉口空间按0-360度分割为K2个区间进行轨迹分布分析，将圆环间差异指标最大值判定为交叉口核心区半径，进而确定交叉口核心区，圆环间差异指标Indexj_out具体计算如下： Indexj_in=Stdnum1j,…,numij,…,num12jmeannum1j,…,numij,…,num12j1 Indexj_out=Indexj+1_in-Indexj_in2 其中numij为第j圆环内第i区间轨迹点数量；Std为标准差函数；mean为平均值函数； 步骤2.2，基于直行停留轨迹进行停止线识别，从交叉口最近路段端点出发，沿路段反方向，K1米为增加半径，构建圆形缓冲区，统计每个圆环内直行停留点分布密度numπr2-πr-K12，将最大停留点分布密度对应圆环与路段交点识别为停止线位置，其中num为圆环直行停留个数，r为圆形缓冲区的半径； 步骤2.3，交叉口引导区范围确定，具体步骤为：1如果直行停留点少于等于C，则该路段无法基于直行停留点进行更精确的停止线位置探测，因此将该路段与交叉口核心区边界交点位置作为该路段停止线位置；2而对于直行停留点大于C，存在较多停留信息的路段，则基于直行停留分布确定停止线位置，具体实现与步骤2.2相同；3基于停止线，沿路段识别[d,d+D]为引导区范围，其中起始距离d为停止线到交叉口最近路段端点距离，为引导区上横截线，终止距离d+D为下横截线，D为设置的常数，单位是米； 步骤3，交叉口车道识别：根据轨迹转向信息进行引导区轨迹提取，然后针对提取引导区轨迹进行道路外及道路内轨迹漂移点滤选，最后在此基础上进行引导区车道识别； 步骤3所述交叉口车道识别具体包括： 步骤3.1，基于识别的交叉口引导区进行引导区轨迹提取； 步骤3.2，引导区轨迹提取后，进一步进行道路外轨迹漂移点及道路内轨迹漂移点剔除；道路外轨迹漂移点剔除基于双向道路不同向轨迹高斯分布，将两方向轨迹分布交叉点外轨迹点视为噪声进行剔除，道路内轨迹漂移点剔除则基于轨迹中轨迹点到路段最大距离差，将轨迹中轨迹点到驶入路段距离满足公式3的轨迹判定为噪声轨迹进行剔除； |maxdisp1,L,…,dispn,L-mindisp1,L,…,dispn,L|W1-W23 其中pk为轨迹中第k点；L为驶入路段；dispk,L为轨迹中第k点到驶入路段最小距离，1≤k≤n；max和min分别是指最大和最小操作；W1为交叉口进口车道最大设计宽度；W2为车辆最大设计车宽； 步骤3.3，引导区车道识别，首先基于路网结构设计的道路几何特征、道路分布特征、道路拓扑连接特征及基于引导区轨迹设计的道路停留信息、道路单双向、道路宽度、道路流量、道路运行速度，采用机器学习算法进行交叉口车道数识别，然后在车道数信息识别基础上，基于混合高斯模型，对引导区轨迹点到路段距离进行建模，将相邻高斯分布交点所在位置视为车道线位置； 步骤4，交叉口车道级转向信息探测：对各车道转向轨迹进行统计分析，并进行特征设计，最后采用监督式学习方法对交叉口车道级转向进行识别。

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