东南大学郭延永获国家专利权
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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于聚类模型的自动驾驶事故发生机制分析方法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：CN116484244B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211719286.X，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于聚类模型的自动驾驶事故发生机制分析方法是由郭延永;刘佩;刘攀;岳全胜;陈晓薇;吴秀梅设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于聚类模型的自动驾驶事故发生机制分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于聚类模型的自动驾驶事故发生机制分析方法，包括如下步骤：获取自动驾驶历年事故，对多源数据联合进行预处理和特征工程编码，建立自动驾驶事故挖掘与分析数据集；找出导致自动驾驶事故的主要影响因素；筛选特征变量用于建立多维聚类模型；对自动驾驶事故特征集进行聚类，根据轮廓系数等评价指标比较聚类模型；比较不同聚类模型输出结果并导出最优集群，归纳总结自动驾驶事故发生模式。本发明可以了解影响自动驾驶碰撞事故的主要因素，使用多聚类模型挖掘事故数据有利于探究涉及自动驾驶车辆的事故发生机制，有助于交通机构针对不同事故模式制定有针对性的工程对策，提高自动驾驶车辆在实际应用的安全水平。
本发明授权基于聚类模型的自动驾驶事故发生机制分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类模型的自动驾驶事故发生机制分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取自动驾驶历年事故，对多源数据联合进行预处理和特征工程编码，建立自动驾驶事故挖掘与分析数据集； S2、通过显著性检验、交叉列联表统计分析手段找出导致自动驾驶事故的主要影响因素，对事故数据集无序分类变量进行显著性检验，初步筛选事故影响因素； S3、利用随机森林算法计算事故数据集变量的重要性并排序评估，筛选特征变量用于建立多维聚类模型； S4、对自动驾驶事故特征集进行聚类，并比较聚类模型； S5、使用t-SNE算法将高维聚类可视化，在高维空间利用改进的联合概率分布将同一簇内距离较近点聚合的更紧密，不同簇之间距离较远点更加疏远；直观比较不同聚类模型输出结果并导出最优集群，探究不同集群之间的变量值差异，归纳总结自动驾驶事故发生模式。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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