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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种个性化路怒驾驶状态辨识方法、系统、设备及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：CN121071614B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511604159.9，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种个性化路怒驾驶状态辨识方法、系统、设备及介质是由万平;杨啸;廖靖威;杨伟伦;吴俊标设计研发完成，并于2025-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种个性化路怒驾驶状态辨识方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请属于驾驶安全评价领域，公开了一种个性化路怒驾驶状态辨识方法、系统、设备及介质，该方法包括：采集驾驶人的驾驶行为时间序列数据和生理指标时间序列数据，借助RuLSIF算法进行等级标定，为每位驾驶人分别构建包含其驾驶习惯与生理反应模式的多维驾驶指纹与生理指纹档案，进而汇集不同编号驾驶人的档案形成档案库；接收待识别的驾驶行为时间序列数据和生理指标时间序列数据，利用第一辨识模型LGBM确定对应的驾驶人编号；将待识别的驾驶行为时间序列数据和生理指标时间序列数据输入至第二辨识模型GBRT‑LGBM，输出该编号驾驶人的路怒驾驶状态等级。本方法充分考虑不同驾驶人个体之间的差异性，能够准确且可靠地辨识路怒驾驶状态。

本发明授权一种个性化路怒驾驶状态辨识方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种个性化路怒驾驶状态辨识方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集驾驶人的驾驶行为时间序列数据和生理指标时间序列数据； 对所述驾驶行为时间序列数据和生理指标时间序列数据采用基于相对无约束最小二乘重要性拟合算法的时间序列变点检测算法，进行路怒驾驶状态等级标定，具体包括：对连续的所述驾驶行为时间序列数据和生理指标时间序列数据进行窗口划分，将其分割为相邻的潜在变点前窗口与潜在变点后窗口；采用相对无约束最小二乘重要性拟合算法计算所述潜在变点前窗口与所述潜在变点后窗口内数据的概率密度比，并基于皮尔逊散度计算两窗口的相异度，得到量化驾驶状态突变程度的变点强度；设定变点强度阈值，将计算得到的所述变点强度映射为多个路怒驾驶状态等级，为所述驾驶行为时间序列数据和生理指标时间序列数据赋予等级标签； 基于所述驾驶行为时间序列数据和所述生理指标时间序列数据，为每位驾驶人分别构建包含其驾驶习惯与生理反应模式的多维驾驶指纹与生理指纹档案，并进行档案汇集，构建涵盖所有编号驾驶人的多维驾驶指纹与生理指纹档案库； 接收待识别的驾驶行为时间序列数据和生理指标时间序列数据，利用第一辨识模型确定对应的驾驶人编号，所述第一辨识模型是基于所述多维驾驶指纹与生理指纹档案库训练得到的，所述第一辨识模型为轻量梯度提升机模型； 基于确定的驾驶人编号，从所述多维驾驶指纹与生理指纹档案库中调用所述驾驶人编号对应的多维驾驶指纹与生理指纹档案； 基于调用的多维驾驶指纹与生理指纹档案为所述驾驶人编号调用专属的第二辨识模型，并将所述待识别的驾驶行为时间序列数据和生理指标时间序列数据输入至所述第二辨识模型，输出对所述驾驶人编号的路怒驾驶状态等级，所述第二辨识模型为基于梯度提升回归树算法与轻量梯度提升机模型进行加权组合构建的融合模型。

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