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龙图腾网获悉白鸽在线(厦门)数字科技股份有限公司申请的专利用于营运货车风险评级的多维度数据融合系统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：CN120822193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511327541.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权用于营运货车风险评级的多维度数据融合系统是由涂锦波;施文铮;柯葳彬;刘晓敏;梁志超;吴毅琳;张莉;戴德明设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于营运货车风险评级的多维度数据融合系统在说明书摘要公布了：本发明提供用于营运货车风险评级的多维度数据融合系统，涉及数据处理技术领域，所述系统包括：数据采集模块，用于获取目标营运货车的动态运行数据和历史静态信息；数据预处理模块，用于进行字段对齐、异常值剔除和格式规范化；特征分析模块，用于提取车辆运行的动态行为特征，并在预设时间窗口内进行统计计算；事件识别与风险赋值模块，用于识别单一事件或组合事件，并为其分配事件风险权重，同时结合车辆位置信息确定对应的路况风险等级；多维融合模块，用于融合特征，生成时间序列化的多维风险特征向量；风险评级模块，用于对多维风险特征向量进行评分处理，输出对应的风险评级结果；本发明提高了多维度数据融合系统的准确性。

本发明授权用于营运货车风险评级的多维度数据融合系统在权利要求书中公布了：1.用于营运货车风险评级的多维度数据融合系统，其特征在于，所述系统包括： 数据采集模块，用于获取目标营运货车的动态运行数据和历史静态信息，形成初步多维数据集； 数据预处理模块，用于对初步多维数据集进行字段对齐、异常值剔除和格式规范化，生成结构化多维数据； 特征分析模块，用于从结构化多维数据中提取车辆运行的动态行为特征，并在预设时间窗口内进行统计计算，形成特征统计值数据集； 事件识别与风险赋值模块，用于根据特征统计值数据集及预设事件触发条件，识别单一事件或组合事件，并为其分配事件风险权重，同时结合车辆位置信息确定对应的路况风险等级，汇总形成事件风险特征集； 多维融合模块，用于将事件风险特征集与结构化多维数据中的历史静态信息进行融合，生成时间序列化的多维风险特征向量； 风险评级模块，用于对多维风险特征向量进行评分处理，输出对应的风险评级结果； 所述多维融合模块包括： 特征匹配单元，用于根据目标营运货车的唯一标识和事件发生的时间戳，将事件风险特征集与目标营运货车的历史静态信息进行关联匹配，得到与事件对应的融合输入数据； 加权融合单元，用于根据融合输入数据，将事件风险特征集与历史静态信息参数分别与预设加权系数相乘并求和，生成包含静态因素与动态因素的多维风险特征向量； 序列生成单元，用于将多维风险特征向量按照时间顺序依次排列，形成多维风险特征向量序列； 所述加权融合单元包括： 系数优化单元，用于通过训练历史营运货车的多维数据样本，对预设加权系数进行迭代优化，生成优化后的加权系数，所述迭代优化过程为：将历史样本输入机器学习模型，比较模型输出的风险特征向量与对应的事故记录之间的差异，并逐步调整加权系数直至收敛； 时序加权单元，用于根据优化后的加权系数，对融合输入数据中的事件风险特征集和历史静态信息参数进行融合处理，并在处理过程中引入时间衰减因子，使较早时刻的数据权重降低，近期数据权重提高，得到时序加权结果； 非线性融合单元，用于根据时序加权结果，对事件风险特征集和历史静态信息之间的相互作用进行非线性映射与加权求和，生成包含静态因素与动态因素的多维风险特征向量； 所述非线性融合单元包括： 特征交互建模单元，用于根据时序加权结果，对事件风险特征集与历史静态信息之间的特征交互关系进行建模，将两类特征的相互作用强度转化为交互特征值，形成交互建模结果； 非线性映射单元，用于根据交互建模结果，对动态行为特征、事件风险权重和路况风险等级分别进行非线性函数变换，并通过逐层迭代的方式对映射值进行组合，生成非线性映射结果，其中，所述非线性函数为能够放大高风险特征贡献并抑制低风险特征噪声的分段函数； 融合生成单元，用于根据非线性映射结果，对动态行为特征与静态信息参数进行加权求和，得到包含特征交互作用的多维风险特征向量。

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