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龙图腾网获悉中南大学;湖南纽狐科技有限公司申请的专利基于深度嵌入聚类的自动驾驶测试场景提取方法及设备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：CN116432067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310277416.7，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于深度嵌入聚类的自动驾驶测试场景提取方法及设备是由黄合来;周锐;陈吉光;周汉楚;黄湘智;林子谦;姚广设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度嵌入聚类的自动驾驶测试场景提取方法及设备在说明书摘要公布了：本公开实施例中提供了一种基于深度嵌入聚类的自动驾驶测试场景提取方法及介质，属于数据处理技术领域，具体包括：对真实交通事故进行深度事故解构得到事故数据，对采集得到的事故数据进行重建，并提取事故参与方的预碰撞轨迹序列；结合预碰撞轨迹序列和静态环境信息，创建预碰撞轨迹矩阵；以预碰撞轨迹矩阵作为输入，使用堆自动编码器进行降维处理，得到低维嵌入特征；将潜在特征作为输入变量，使用k‑mean算法进行聚类，得到多类特征簇；根据每个特征簇中的标签，回溯预碰撞轨迹矩阵，得到每一簇的场景信息并归纳每一簇的场景共性，得到每类典型事故对应的场景描述。通过本公开的方案，增加了典型场景的可植入性和适应性。

本发明授权基于深度嵌入聚类的自动驾驶测试场景提取方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度嵌入聚类的自动驾驶测试场景提取方法，其特征在于，包括： 步骤1，根据智能车辆测试需求，对真实交通事故进行深度事故解构得到事故数据，对采集得到的事故数据进行重建，并提取事故参与方的预碰撞轨迹序列，其中，所述预碰撞轨迹序列包括静态元素和动态元素，其中，动态元素包括事故参与方在碰撞前预设时段的每个预设步长内的纵向坐标、横向坐标、每个坐标下的速度、加速度、朝向、转向和相对位置差，静态要素包括事故参与双方车辆类型、光照条件、天气、路面积水情况、道路类型、第一碰撞点、车道数目和视线遮挡情况； 步骤2，结合预碰撞轨迹序列和静态环境信息，创建预碰撞轨迹矩阵； 步骤3，以预碰撞轨迹矩阵作为输入，使用堆自动编码器进行降维处理，得到低维嵌入特征； 步骤4，将潜在特征作为输入变量，使用-mean算法进行聚类，得到多类特征簇； 所述步骤4之前，所述方法还包括： 根据肘部法则通过计算不同K值下的平方和误差以及平均轮廓系数确定适当的K值，其中，所述平方和误差的计算公式为 ； 其中，是对象和之间的距离，表示聚类数量； 所述平均轮廓系数的计算公式为 ； 其中是的轮廓系数： ； 其中是一个聚类中的对象，是与同一聚类中其他对象的平均不相似度，是与其他聚类中对象的平均差异度的最小值； 步骤5，根据每个特征簇中的标签，回溯预碰撞轨迹矩阵，得到每一簇的场景信息并归纳每一簇的场景共性，得到每类典型事故对应的场景描述。

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