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龍圖騰網獲悉長安大學;中科路恒工程設計有限公司申請的專利一種基于Copula的車道變換交互行為特征分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120183207B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510668604.1，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權一種基于Copula的車道變換交互行為特征分析方法是由張馳;周郁茗;何進;李紹鵬;謝子龍;孫瑜晨;王博;王爭設計研發完成，并于2025-05-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Copula的車道變換交互行為特征分析方法在說明書摘要公布了：本申請屬于智能交通系統技術領域，公開了一種基于Copula的車道變換交互行為特征分析方法，本申請通過精確提取微觀交互特征，使用三種聚類算法對變換交互行為進行聚類，能夠有效地從大量原始數據中自動識別出潛在的變換交互模式，并對不同變換交互行為進行分類，同時引入Copula理論來建模車輛間的依賴關系，采用ClaytonCopula、NormalCopula和Student?TCopula等函數，可以有效捕捉變換交互行為中車輛之間復雜的非線性依賴結構，尤其是車頭時距等關鍵指標的相互關系，通過參數估計方法，優化Copula模型的擬合效果，從而提高預測能力。

本發明授權一種基于Copula的車道變換交互行為特征分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于Copula的車道變換交互行為特征分析方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：數據采集；通過無人機航拍獲取交織區視頻，從中識別出發生變道的車輛軌跡數據； 步驟2：數據預處理； 步驟2-1：從步驟1識別的車輛軌跡數據中提取微觀交互特征，微觀交互特征包括絕對速度、相對速度、相對距離及車頭時距； 步驟2-2：對微觀交互特征進行數據清洗和歸一化處理； 步驟3：聚類分析； 步驟3-1：將預處理后的微觀交互特征輸入三種聚類算法，即K-means、層次聚類或自組織特征映射，采用輪廓系數或CH指數選擇最佳的聚類算法； 步驟3-2：構建特征空間，利用提取的微觀交互特征，構建多維特征空間作為聚類分析的輸入； 步驟3-3：在聚類分析的聚類執行階段運行步驟3-1選定的聚類算法，將變換交互行為劃分為多個聚類類別，每個聚類類別代表一種特定的變道模式； 步驟3-4：接著采用輪廓系數或CH指數評估聚類類別，確定最優的聚類類別數量； 步驟4：Copula建模，利用Copula模型對不同變換交互行為的統計依賴關系進行建模和預測； 步驟4-1：首先進行邊緣分布擬合，對每個聚類類別的車頭時距進行邊緣分布分析，選擇最能描述該車頭時距的分布類型；具體為：通過對每個聚類類別的車頭時距進行轉化，得到對應的邊緣分布函數； ； 式中： 為任意給定的車頭時距值； 為概率運算符，表示車頭時距≤這一事件發生的概率； THW為車頭時距； 步驟4-2：根據分布類型，選擇對應的Copula函數建立Copula模型，用于捕捉變量之間的非線性依賴結構，所述Copula模型表示為： ； 式中： 為Copula模型的參數； 和為兩個實數閾值，分別用于計算車頭時距不超過它們的概率； 和分別為兩個變道模式的車頭時距的邊緣分布； 步驟4-3：利用最大似然估計方法對選定的Copula模型進行參數估計； 步驟4-4：對不同Copula模型的擬合效果進行評估，選擇最優Copula模型； 步驟5：行為解釋，對最優Copula模型進行解釋，輸出變換交互行為分類。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人長安大學;中科路恒工程設計有限公司，其通訊地址為：710064 陜西省西安市雁塔區南二環路中段；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。