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龙图腾网获悉江西省公路工程有限责任公司;江西省交通工程集团有限公司申请的专利一种基于行车轨迹监控的行车安全管理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：CN120748236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511257426.X，技术领域涉及：G08G1/0968；该发明授权一种基于行车轨迹监控的行车安全管理方法及系统是由刘军;蒋格;童宇;吴林军;辜荣华;喻桢;许家瑜;肖正雄;高学清;旷开强设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于行车轨迹监控的行车安全管理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及行车安全管理技术领域，具体公开了一种基于行车轨迹监控的行车安全管理方法及系统。本发明实施例通过直接或协同采集目标工程车辆的行车状态数据；生成平滑轨迹数据，对平滑轨迹数据进行异常评估；规划最优行驶路径，进行动态行驶引导；对目标工程车辆进行动态风险分析与预警提示；构建驾驶风险画像，对目标工程车辆的目标驾驶人员进行周期考核。能够进行轨迹清洗与重建，生成平滑轨迹数据并进行异常评估，且对目标工程车辆进行动态风险分析与预警提示，并构建驾驶风险画像，进行周期考核，能够实现工程运输车辆行车安全的个性化管理，提升管理精度，且能够对行车数据进行有效利用，为管理决策指导和策略优化提供基础支撑。

本发明授权一种基于行车轨迹监控的行车安全管理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于行车轨迹监控的行车安全管理方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 确定目标工程车辆，直接或协同采集目标工程车辆的行车状态数据； 对所述行车状态数据进行轨迹清洗与重建，生成平滑轨迹数据，并对所述平滑轨迹数据进行异常评估，获取异常评估数据； 接收实时路况数据，结合所述实时路况数据和所述行车状态数据，规划最优行驶路径，并根据所述最优行驶路径，进行动态行驶引导； 根据所述最优行驶路径和所述行车状态数据，对所述目标工程车辆进行动态风险分析与预警提示； 对所述行车状态数据进行更新记录，构建驾驶风险画像，并对所述目标工程车辆的目标驾驶人员进行周期考核； 所述确定目标工程车辆，直接或协同采集目标工程车辆的行车状态数据具体包括以下步骤： 确定行车安全管理的目标工程车辆； 获取所述目标工程车辆的传输通信质量，并将所述传输通信质量与预设的标准通信质量进行比较； 在所述传输通信质量大于标准通信质量时，直接采集目标工程车辆的行车状态数据； 在所述传输通信质量不大于标准通信质量时，选择协同工程车辆，构建目标工程车辆与协同工程车辆之间的临时通信连接； 通过所述协同工程车辆，协同采集目标工程车辆的行车状态数据； 其中，所述对所述行车状态数据进行轨迹清洗与重建，生成平滑轨迹数据，并对所述平滑轨迹数据进行异常评估，获取异常评估数据具体包括以下步骤： 利用卡尔曼滤波和\或Savitzky‑Golay算法，对所述行车状态数据进行轨迹清洗，得到清洗状态数据； 将所述清洗状态数据进行轨迹平滑重建，生成平滑轨迹数据； 按照多个异常行驶状态，对所述平滑轨迹数据进行异常评估，获取异常评估数据； 所述利用卡尔曼滤波和Savitzky‑Golay算法，对所述行车状态数据进行轨迹清洗，得到清洗状态数据具体包括以下步骤： 将行车状态数据分别采用卡尔曼滤波和Savitzky‑Golay算法进行轨迹清洗，得到卡尔曼滤波结果以及Savitzky‑Golay滤波结果； 通过历史数据统计以及车辆类型，确认加速度阈值；根据行车状态数据，获取当前时刻加速度的绝对值； 将当前时刻加速度的绝对值与加速度阈值进行比较，若当前时刻加速度的绝对值小于加速度阈值，则判定行车状态为平稳状态；若当前时刻加速度的绝对值大于或等于加速度阈值，判定行车状态为剧烈运动状态； 根据当前行车状态，为卡尔曼滤波结果以及Savitzky‑Golay滤波结果赋予不同的权重，得到当前时刻的加速度动态权重值； 将当前时刻的加速度动态权重值应用sigmoid函数进行平滑过渡，得到平滑后的加速度动态权重值； 将卡尔曼滤波结果以及Savitzky‑Golay滤波结果采用平滑后的加速度动态权重值进行线性融合，得到当前时刻滤波数据； 按时间序列逐步获取每个时间点的滤波数据，得到清洗状态数据。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西省公路工程有限责任公司;江西省交通工程集团有限公司，其通讯地址为：330000 江西省南昌市西湖区广场南路205号(恒茂国际华城)；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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