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龙图腾网获悉北京慧行实达科技有限公司申请的专利融合车路协同信息的车辆异常行驶状态识别方法及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：CN121330903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511380338.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权融合车路协同信息的车辆异常行驶状态识别方法及系统是由张豪杰;沈洪明;王斐;陈晔;王泽朋;田存设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合车路协同信息的车辆异常行驶状态识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及汽车驾驶安全技术领域，具体涉及一种融合车路协同信息的车辆异常行驶状态识别方法及系统，能够实时采集车辆动态参数和车载感知信息，接收路侧协同信息，进行场景搭建，融合生成以本车为原点的局部动态地图，提取三组特征向量与车辆基础状态信息拼接，生成综合特征向量；将综合特征向量和路侧协同信息输入至训练好的深度学习模型，得出异常概率分数；根据滑动时间窗口中的异常概率分数，动态计算判定阈值；进而识别车辆的行驶状态。本发明示出的技术方案，融合本车信息与路侧信息，能检测异常行为，更能理解异常产生的外部环境动机，从而区分合理避险与危险驾驶，大幅降低误报率；同时，动态阈值能够适应不同驾驶风格和复杂道路场景。

本发明授权融合车路协同信息的车辆异常行驶状态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合车路协同信息的车辆异常行驶状态识别方法，其特征在于，包括： 实时采集所述车辆的车辆动态参数和车载感知信息；通过通讯协议接收路侧协同信息；根据所述车辆动态参数、车载感知信息和所述路侧协同信息进行场景搭建，融合生成以本车为原点的局部动态地图； 从所述局部动态地图中提取三组特征向量：车辆自身操纵特征向量、车辆动态响应特征向量和车路协同交互特征向量；将三组特征向量与车辆基础状态信息拼接，生成综合特征向量； 所述从所述局部动态地图中提取三组特征向量，包括：根据所述局部动态地图中的车辆动态参数，计算方向盘转角熵、油门制动踏板互锁关系、纵向加速度与动力总成输出功率的偏离度，将上述计算结果整合为车辆自身操纵特征向量；采集的方向盘转角和车速，将其输入至预先建立的三自由度车辆动力学模型，得出理论的横摆角速度和侧向加速度，作为理论值；将局部动态地图中实际测量的横摆角速度和侧向加速度作为实际值，根据实际值与理论值计算得出横摆角速度偏差、侧向加速度偏差和质心侧偏角估算值，将上述计算结果整合为车辆动态响应特征向量；根据局部动态地图，计算本车与周边车辆的实际车头时距与其期望车头时距的比值、本车轨迹与车道中心线的横向偏移量及其变化率、以及本车在当前信号灯周期内能否合法通过停车线的TTC指标，将上述计算结果整合为车路协同交互特征向量； 构建深度学习模型，利用历史中的正常与异常驾驶数据对所述深度学习模型进行有监督训练；将综合特征向量和路侧协同信息输入至训练好的深度学习模型，得出异常概率分数； 根据滑动时间窗口中的异常概率分数，动态计算判定阈值；根据所述异常概率分数和所述判定阈值，识别车辆的行驶状态； 所述根据滑动时间窗口中的异常概率分数，动态计算判定阈值，包括： 所述滑动时间窗口中存储了最新的本车的异常概率分数的时间序列； 计算时间序列中的异常概率分数的均值μ和标准差σ，根据如下公式计算得出当前时刻的判定阈值θ： θ=μ+k×σ 其中，k为调节系数； 所述根据所述异常概率分数和所述判定阈值，识别车辆的行驶状态，还包括： 设定初始异常积分； 计算瞬时的异常概率分数与动态阈值的差值，若异常概率分数大于动态阈值，则从异常积分上累加所述差值；若异常概率分数小于等于动态阈值，则根据预设的衰减因子，减少所述异常积分的值； 根据瞬时的异常概率分数与动态阈值的差值，以及，该时刻的异常积分的值，得出当前时刻车辆的行驶状态。

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