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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利行程安全风险评估方法、装置、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：CN117033926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202310820382.1，技术领域涉及：G06Q50/47；该发明授权行程安全风险评估方法、装置、介质是由苏越阳;姚迪;毕经平设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本行程安全风险评估方法、装置、介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种行程安全风险评估方法、装置、介质，方法包括：获取行程轨迹数据；提取所述行程轨迹数据中的轨迹的移动行为特征，对所述行程轨迹数据进行路网匹配，提取轨迹的路段转移特征；将所述移动行为特征和所述路段转移特征分别作为双通道VAE网络其中一通道的特征输入，生成相互独立的移动行为特征学习模型和路段转移特征学习模型；利用融合网络聚合所述移动行为特征学习模型和路段转移特征学习模型，得到融合轨迹特征，识别正常行程与风险行程。该方法提升了模型对于行程安全风险实时评估的有效性和准确率。

本发明授权行程安全风险评估方法、装置、介质在权利要求书中公布了：1.一种行程安全风险评估方法，其特征在于，包括： 获取行程轨迹数据； 提取所述行程轨迹数据中的轨迹的移动行为特征， 对所述行程轨迹数据进行路网匹配，提取轨迹的路段转移特征，包含： 对所述行程轨迹数据进行路网匹配，得到轨迹数据的路段标准序列，建模所述行程轨迹数据的环境特征； 采用GCN学习路段表征，生成含有交通状况信息的所述路段转移特征； 将所述移动行为特征作为双通道VAE网络其中一通道的特征输入，生成移动行为特征学习模型，包括： 以所述移动行为特征的序列作为输入序列，所述移动行为特征包含速度特征与距离特征； 通过重建平均速度和累积距离构建训练任务，得到重建序列，学习移动行为特征隐空间； 使用所述输入序列和重建序列之间的交叉熵损失进行模型优化； 将所述路段转移特征作为双通道VAE网络另一通道的特征输入，生成路段转移特征学习模型，包括： 以路段转移特征的序列作为输入序列， 通过最大化可观测数据中路段的生成概率，学习路段的转移特征，生成路段转移特征学习模型； 利用融合网络聚合所述移动行为特征学习模型和路段转移特征学习模型，得到融合轨迹特征，识别正常行程与风险行程； 其中，利用有监督对比损失识别所述正常行程与风险行程，包括： 其中，表示对比损失函数，hf表示聚合了时间信息以及起止点信息之后的隐表征，hf＝concatt1；hT；hod； hT＝concatμm,σm,μr,σr，使用双通道VAE生成的相关向量μm,σm和μr,σr； hod＝concate1,ek，e1,ek表示起止路段的嵌入向量； BN表示当前batch的大小，i、j表示样本的索引，li、lj表示样本i和j的标签，t1表示行程的出发时间，τ表示温度系数。

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