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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于V2X数据通信网络的交通事件数字孪生重现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：CN119811090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510040386.7，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于V2X数据通信网络的交通事件数字孪生重现方法是由林峰;杨雨豪;蒋建春设计研发完成，并于2025-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于V2X数据通信网络的交通事件数字孪生重现方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于V2X数据通信网络的交通事件数字孪生重现方法，属于智能交通系统领域。该方法首先通过车载单元和路侧单元收集车辆行驶数据、交通信号灯状态及地图数据，并通过V2X网络传输至本地服务器。接着，利用卷积块注意力模块提取车辆自身特征，并结合双向长短期记忆网络学习车辆之间的时序关联，最后通过多层感知机判断交通事件类型。一旦检测到交通事件，系统将利用OpenStreetMap和RoadRunner构建高精度地图模型，并导入SUMO仿真软件进行交通事件动态过程的重现，最终将SUMO仿真轨迹数据导入CARLA平台，生成动态实体并再现交通事件细节。

本发明授权一种基于V2X数据通信网络的交通事件数字孪生重现方法在权利要求书中公布了：1.一种基于V2X数据通信网络的交通事件数字孪生重现方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：将事故发生路口各车载单元OBU通过车载以太网实时收集车辆行驶过程中的驾驶数据，所述OBU与RSU信号覆盖范围内的RSU建立车联网技术V2X通信连接，并且收集交通信号灯与地图相关数据，将获取V2X数据经过RSU设备传输到本地服务器中； S2：在本地服务器中，将获得的V2X数据进行预处理； S3：将处理后的各车自身数据先输入卷积块注意力模块中，学习每辆车自身重要特征；在卷积块注意力模块中，其中在通道注意力模块中对于所给定的特征图F∈RC×H×W；先对其进行平均池化与最大池化，得到两个特征图：和其中所得公式如下： 式中H、W分别为输入图片的长宽，为进行平均池化后的特征向量，为进行最大池化后的特征向量，Fi,j表示对第i行j列的数字进行计算； 然后将池化后的特征图输入一个共享的全连接层，生成通道注意力权重，公式如下： 其中，σ是Sigmoid激活函数，Mc是通道注意力权重，FC表示进行全连接层计算；接着将注意力权重Mc应用到原始特征图像上，得到加权输出，公式如下： F’＝Mc·F 式中F为原始的特征图，F,为计算过后得到的特征图； 在时间注意力模块中给定输入特征F∈RT×C，先沿通道维度进行平均池化与最大池化，公式如下： 其中，C为输入特征的通道数，Ft′,k表示对第t’个特征通道进行计算，得到的与分别为两个长度为T的向量，代表时间维度上的特征平均与特征最大值； 接着将得到的与进行拼接，形成一个T×2大小的向量，使用一个卷积核对拼接后的特征进行卷积，以生成时间注意力权重，公式如下： 其中，σ是Sigmoid激活函数，Mt′是时间注意力权重，Conv表示进行卷积计算；接着将时间注意力权重应用于每个时间步的特征上，得到时间加权图，公式如下： F’＝Mt′·F 式中F为原始的特征图，F’为计算过后得到的特征图； S4：然后将提取好特征后的数据输入双向长短期记忆网络中学习每个车之间在时间上的全局关联； S5：将学习到的数据经过多层感知机模块来判断是属于什么交通事件； S6：根据判断到发生的交通事件在模拟器中进行数字孪生生成场景与动态物体，根据之前的数据进行交通事件的还原。

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