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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种基于摩托车运行状态的激进骑行特征提取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：CN119249135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411787421.3，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于摩托车运行状态的激进骑行特征提取方法及装置是由高青;朱茗西;白洁;王嘉杰;李泳彤;胡嘉彦;谢海波;杨华勇;王柏村设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于摩托车运行状态的激进骑行特征提取方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于摩托车运行状态的激进骑行特征提取方法及装置，收集历史骑行过程中摩托车的运行状态数据作为原始数据集，预处理得到无标签数据集；以发动机实际扭矩、油门加速器开度为参考特征，计算其与无标签数据集中的各项骑行特征的相关性，得到潜在有用骑行特征数据集，并为其运行状态数据构建训练标签，得到有标签数据集；利用有标签数据集训练基于自注意力机制的Transformer模型，得到各项骑行特征对模型预测性能的影响系数，舍去影响系数低于设定阈值的骑行特征，得到最终的激进骑行特征。本发明能准确提取出激进骑行特征，有助于提高摩托车激进骑行行为识别的准确度。

本发明授权一种基于摩托车运行状态的激进骑行特征提取方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于摩托车运行状态的激进骑行特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集历史骑行过程中摩托车的运行状态数据，得到原始数据集；所述运行状态数据包括多项骑行特征；对原始数据集进行预处理，得到无标签数据集；S2：将发动机实际扭矩、油门加速器开度作为参考特征，计算所述无标签数据集中的各项骑行特征与参考特征的相关性，据此筛除无标签数据集中与激进骑行行为无关的骑行特征，得到潜在有用骑行特征数据集；S3：采用滑动窗口法为所述潜在有用骑行特征数据集中的运行状态数据构建训练标签，得到有标签数据集；S4：利用有标签数据集训练基于自注意力机制的Transformer模型，得到各项骑行特征对该模型预测性能的影响系数，舍去所述影响系数低于设定阈值的骑行特征，得到最终的激进骑行特征；所述S4中，各项骑行特征对该模型预测性能的影响系数具体通过如下子步骤得到：S4.1：初始化Transformer模型，将有标签数据集输入到Transformer模型中进行训练，得到包含所有潜在有用骑行特征的基础模型，并将该基础模型的均方根误差作为性能指标基准；S4.2：遍历有标签数据集，逐一移除单项骑行特征，使用更新的有标签数据集重新训练Transformer模型，并计算每次移除骑行特征后的均方根误差；直到完成所有骑行特征都被单独排除过一次；S4.3：判断移除每项骑行特征前后Transformer模型的均方根误差变化是否超过设定变化阈值，若超过，则认为该项骑行特征对Transformer模型预测性能的影响系数大，反之则认为该项骑行特征的影响系数小；排除影响系数小的骑行特征，得到最终的激进骑行特征。

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