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龙图腾网恭喜长沙理工大学申请的专利一种基于最优断面监测的道路车辆行车风险预警方法、装置及存储介质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：CN119091624B 。

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：202411192530.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于最优断面监测的道路车辆行车风险预警方法、装置及存储介质是由邢璐;杨枝枝;李喜;裴欣;戴剑军;李烨;向往;何抒彧设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于最优断面监测的道路车辆行车风险预警方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于最优断面监测的道路车辆行车风险预警方法、装置及存储介质：根据管控路段的道路特征划分断面获得断面集合；获取全部断面的集计数据、非集计数据和车辆行车风险特征数据来构建样本数据集；对样本数据集中的候选特征变量进行特征评估确定最优断面；基于最优断面的集计数据、非集计数据和车辆行车风险特征数据进行车辆行车风险预测模型标定，获得最优车辆行车风险预测模型；在最优断面处布设路侧感知设备实时获取集计数据和非集计数据，利用最优车辆行车风险预测模型进行管控路段行车风险预测。本发明有效的提高了公路交通安全性，提供精确的风险预警能力，以降低事故发生率并保障行车安全，推动实时预警主动安全管控的发展。

本发明授权一种基于最优断面监测的道路车辆行车风险预警方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于最优断面监测的道路车辆行车风险预警方法，其特征在于，包括：S1、根据管控路段的道路特征划分断面，获得候选的断面集合；S2、获取全部断面的集计数据、非集计数据和车辆行车风险特征数据来构建样本数据集；S3、对样本数据集中的候选特征变量进行特征评估，确定最优断面；S4、基于最优断面的集计数据、非集计数据和车辆行车风险特征数据进行车辆行车风险预测模型标定，获得最优车辆行车风险预测模型；S5、在最优断面处布设路侧感知设备实时获取集计数据和非集计数据，利用最优车辆行车风险预测模型进行管控路段行车风险预测；S6、根据设定的更新条件，动态更新最优车辆行车风险预测模型；所述步骤S4具体是：S4.1、选取j个具有分类预测功能的方法与i个模型预测时间间隔t进行组合，构建获得i×j个车辆行车风险预测模型；选择最优断面中贡献度排名前M的集计数据和贡献度排名前K的非集计数据作为车辆行车风险预测模型的特征变量X，以某一车辆在管控路段全域内T+t时刻的危险状态为预测值Y，0代表安全状态，1代表危险状态；其中，M和K均为大于等于1的自然数，i和j均为大于等于2的自然数，T表示当前时刻；S4.2、对i×j个车辆行车风险预测模型进行自动调参，遍历各车辆行车风险预测模型的参数组合，找到各车辆行车风险预测模型的最优超参数配置，并采用准确率和来评价各车辆行车风险预测模型的效果；其中，为精确率‌Precision‌和召回率‌Recall‌的加权调和平均；S4.3、根据各车辆行车风险预测模型的准确率和选出最优车辆行车风险预测模型。

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