买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜江西省科学院应用物理研究所;杭州中交智行科技有限公司;江苏清车熟路智能科技有限公司申请的专利一种轻量化多模态车辆行为的快速检测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：CN118797420B 。

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：202411280723.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种轻量化多模态车辆行为的快速检测方法是由程香平;彭理群;马定辉;邱伊健;李淑磊;马育林;刘凯枫设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量化多模态车辆行为的快速检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种轻量化多模态车辆行为的快速检测方法，应用于车辆安全驾驶监测、车辆辅助驾驶技术领域。本发明通过，获取车辆行驶数据及其与场景的关联信息，快速提取、融合多模态信息并识别车辆行驶特征，通过驾驶行为语义分解建立理解规则，将连续车辆行驶轨迹数据转化为简单的车辆操作语义信息，然后确定一系列简单车辆操作组合形成车辆行驶行为并定义多种驾驶风格，最终将整体场景中每个人车组合特定时间与空间范围的在途驾驶行为识别为不同驾驶风格。本发明显著提升了驾驶行为识别的准确率和全面性，通过基于人车路关系的驾驶能力评估，实现异常状态与等级评估并有助于与交通场景关联的更广范围分析评价的实现。

本发明授权一种轻量化多模态车辆行为的快速检测方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量化多模态车辆行为的快速检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、驾驶员按照自身偏好驾驶车辆在实验场景中完成驾驶作业，实时并连续收集驾驶作业过程中的车路协同数据，得到车载状态量信息和路侧状态量信息；S2、对S1中采集的数据进行预处理，包括一维信号数据的归一化和二维图像数据的窗口化；S3、以原始ResNet-152作为基准模型，通过迁移学习建立多层神经网络，多层神经网络中每一个单层神经网络对应检测不同的行驶任务，以全连接层和双向长短期记忆分类网络建立行驶行为分类网络，联合多层神经网络以及行驶行为分类网络得到基准多模态车辆行为检测网络；S4、将预处理后的数据输入基准多模态车辆行为检测网络，将基准多模态车辆行为检测网络中每一个单层神经网络的输出与对应行驶任务的原始神经网络的输出进行对比，计算其三维间距，得到迁移学习性能评价结果；S5、根据改进规则对基准多模态车辆行为检测网络中的单层神经网络进行优化，计算单层神经网络的多个优化结果，将多个优化结果与迁移学习性能评价结果进行交叉熵比较，选择最优的优化结果作为对应单层神经网络的调优结果，对所有单层神经网络进行调优，得到最终多模态车辆行为检测网络；S6、基于最终多模态车辆行为检测网络检测行驶行为。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西省科学院应用物理研究所;杭州中交智行科技有限公司;江苏清车熟路智能科技有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市高新技术开发区昌东大道7777号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。