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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于边界搜索的危险转向行为识别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：CN116415169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310241901.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于边界搜索的危险转向行为识别方法是由金辉;张楫设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边界搜索的危险转向行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于边界搜索的危险转向行为识别方法，利用目前能够获得的车辆驾驶行为数据，通过对大量数据进行分析与计算以获得适应性更强、辨识更加准确的危险转向行为识别算法，进而能够对危险转向行为进行准确识别。该方法的基本思路为：首先建立包含危险转向行为与安全转向行为的转向行为数据库；转向行为数据库中的每份数据都包括一个转向行为的完整信息，如车辆的侧向速度、纵向速度、侧向加速度、侧倾角、横摆角速度、方向盘转角等；然后基于构建好的转向行为数据库，利用边界搜索与神经网络的方法提取行为特征，并最终构建与实现驾驶转向行为识别算法。

本发明授权基于边界搜索的危险转向行为识别方法在权利要求书中公布了：1.基于边界搜索的危险转向行为识别方法，其特征在于： 步骤1：建立转向行为数据库，包括：危险转向行为数据库和安全转向行为数据库； 步骤2：转向行为特征量的选取： 选取所述转向行为数据库中的方向盘转角、方向盘转速和车速作为转向行为特征量； 步骤3：根据步骤2所选择的转向行为特征量，基于边界搜索法对步骤1中的转向行为数据库中的数据进行统计分析，获得危险转向行为与安全转向行为的边界，并以此计算转向行为数据库中各转向行为的危险指数； 步骤4：基于神经网络的危险转向行为识别： 依据步骤1中转向行为数据库中的转向行为数据以及步骤3中计算的对应的危险指数对神经网络模型进行训练，建立用于危险转向行为识别的神经网络模型，所述神经网络模型能够通过输出危险指数对危险转向行为进行识别； 所述步骤3中，在基于边界搜索法对步骤1中的转向行为数据库中的数据进行统计分析时： 301：基于方向盘转角的区域划分 在反映方向盘转角与车速关系的二维平面图上，采用边界搜索方法，分别按照p1＝0.9和p2＝0.99计算边界曲线L1x和边界曲线L2x； 302：基于方向盘转速的区域划分 在用于反映方向盘转速与车速关系的二维平面图上，采用边界搜索方法，按照设定的p3＝0.99计算边界曲线L3x； 所述转向行为危险指数D的计算方法为： 其中：k1，k2，k3，k4为常数参量，δ为方向盘转角绝对值，δ'为方向盘转速绝对值，x为车速，单位为ms。

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