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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种驾驶风险识别预警方法、系统、设备和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：CN119705482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411607429.7，技术领域涉及：B60W50/14；该发明授权一种驾驶风险识别预警方法、系统、设备和介质是由裴欣;李碧璐;李东泰;王佳;申世飞设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种驾驶风险识别预警方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种驾驶风险识别预警方法、系统、设备和介质，包括以下步骤：对车辆的驾驶环境及行车数据进行采集；基于车辆驾驶环境及行车数据，通过遗传算法进行高风险驾驶模型实时参数的拟合，得到表征驾驶员操作特性以及车辆运动特性的模型参数；基于拟合所得的模型参数，通过SVM分类算法进行高风险驾驶行为的分类识别，并对驾驶风险进行预警。本发明以交通安全为导向，利用行车数据开展耦合影响因素下的驾驶风险综合评估与预警，即综合考虑“驾驶人‑车辆”系统受道路环境以及驾驶人个体特征、驾驶状态的耦合影响关系，进行驾驶风险的识别与预警。本发明可以广泛应用于驾驶安全领域。

本发明授权一种驾驶风险识别预警方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种驾驶风险识别预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 对车辆的驾驶环境及行车数据进行采集； 基于车辆驾驶环境及行车数据，通过遗传算法进行高风险驾驶模型实时参数的拟合，得到表征驾驶员操作特性以及车辆运动特性的模型参数； 包括以下步骤： 针对车辆运动特征及风险特性，综合考虑驾驶主体的风险感知及预期权衡决策过程，对车辆运动过程进行建模，得到高风险驾驶模型；包括：利用风险场理论建模驾驶主体对当前道路空间的感知风险分布，并基于风险分布结果对道路空间综合风险进行量化；通过目标位移与预期最大位移之比对驾驶主体对当前驾驶任务的期望进行量化；基于驾驶主体所感知到的驾驶风险及其对当前驾驶任务的期望，对驾驶决策过程进行建模，并以模型参数对驾驶主体的风险偏好及决策特性进行量化，获知每个时间步驾驶主体的决策目标点，实现驾驶的模拟仿真； 基于车辆驾驶环境及行车数据和高风险驾驶模型，使用遗传算法对高风险驾驶模型的参数进行拟合，得到表征驾驶员操作特性以及车辆运动特性的模型参数； 基于拟合所得的模型参数，通过SVM分类算法进行高风险驾驶行为的分类识别，并对驾驶风险进行预警。

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