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龙图腾网获悉成都通广网联科技有限公司申请的专利一种基于多模态AI模型的高速公路自动驾驶风险识别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：CN121084404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511620877.5，技术领域涉及：B60W40/10；该发明授权一种基于多模态AI模型的高速公路自动驾驶风险识别系统是由沈晏玮;高涛设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态AI模型的高速公路自动驾驶风险识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态AI模型的高速公路自动驾驶风险识别系统，涉及风险识别技术领域。包括：信息获取模块：以自身车辆作为判定中点，设定判定范围，基于判定范围，获取判定范围内目标车辆的速度信息，得到第一数据集，同时获取判定范围内目标车辆的摆动信息，得到第二数据集。本发明通过信息获取模块的动态判定范围和多源数据融合，实现系统性风险评估，判定范围基于初始值结合实时速度和道路宽度动态调整，确保覆盖车辆周围关键区域，同时，信息获取模块利用车载雷达集群和多视角视觉系统，在固定窗口值内采集目标车辆的速度信息和摆动信息，生成第一数据集和第二数据集，提供了多维度的环境数据。

本发明授权一种基于多模态AI模型的高速公路自动驾驶风险识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态AI模型的高速公路自动驾驶风险识别系统，包括： 信息获取模块：以自身车辆作为判定中点，设定判定范围，基于判定范围，获取判定范围内目标车辆的速度信息，得到第一数据集，同时获取判定范围内目标车辆的摆动信息，得到第二数据集； 其特征在于： 风险计算模块：基于第一数据集设定第一风险评估公式计算目标车辆的第一风险值，基于第二数据集设定第二风险评估公式计算目标车辆的第二风险值，基于第一风险值与第二风险值的组合结果，对目标车辆的综合风险指标进行评估，进而得到判定范围内目标车辆的风险指数，得到综合风险项； 位置调节模块：基于综合风险项，通过调节方法获取调节点，以调节点作为目标点，获取调节路径，基于调节路径调节自身车辆的位置； 风险更新模块：在自身车辆的位置调节过程中，基于AI模型重复计算判定范围内目标车辆的第一风险值以及第二风险值，对调节点进行实时更新，进而实现了对周围车辆的系统性风险评估以及根据风险评估结果对自身位置进行实时变更； 所述速度信息包括瞬时加速度以及瞬时减速度，第一数据集中至少包括由一辆目标车辆的速度信息构成的第一数据项，第一数据集的获取方法包括： 设定获取窗口值，获取窗口值为固定时间阈值，基于获取窗口值，通过车载雷达集群获取目标车辆在获取窗口值内的加速度信息以及减速度信息，得到第一获取信息项； 设定第一判定阈值，第一判定阈值为固定加速度值以及固定减速度值，对第一获取信息项进行判定，获取第一获取信息项中超过第一判定阈值的对标信息，得到第一目标指标项； 基于第一目标指标项获取速度极限值，包括加速极限值以及减速极限值，得到第一目标数值项，同时获取第一目标指标项累计制动时间，得到第一目标时间项，第一目标数值项与第一目标时间项组合得到第一数据项，第一数据项组合得到第一数据集； 所述摆动信息包括横向摆动距离，第二数据中至少包括由一辆目标车辆的摆动信息构成的第二数据项，第二数据集的获取方法包括： 基于获取窗口值，通过多视角视觉系统获取目标车辆在获取窗口值内的车辆横向摆动距离，得到第二获取信息项； 设定第二判定阈值，第二判定阈值为固定横向摆动距离范围，对第二获取信息项进行判定，获取第二获取信息项中超过第二判定阈值的对标信息，得到第二目标指标项； 基于第二目标指标项获取目标车辆的摆动超幅数据，得到第二数据项，第二数据项组合得到第二数据集。

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