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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种融合轨迹多特征回归的道路边界线重构方法及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：CN121582889B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610098233.2，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种融合轨迹多特征回归的道路边界线重构方法及系统是由田源;王俊;钟楷琪;孟菲;王子欣;刘厚铄;吴建清;杜聪;王建柱设计研发完成，并于2026-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合轨迹多特征回归的道路边界线重构方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合轨迹多特征回归的道路边界线重构方法及系统，涉及自动驾驶环境感知技术领域，该方法包括：获取目标路段内的车辆轨迹流簇；提取包含车型加权横向分布方差、平均车速、道路曲率及轨迹点密度的轨迹多特征向量；基于该向量判定自由通行、受约束通行或异常稀疏的通行状态；根据状态构建对应的轨迹回归边界、替代边界或几何先验边界候选；最后，基于通行状态对候选边界进行选择、融合与回退，输出连续道路边界线。本发明通过深度挖掘轨迹特征并智能判断其可靠性，实现了在视觉失效等复杂场景下道路边界重构的准确性、鲁棒性与安全性的协同提升。

本发明授权一种融合轨迹多特征回归的道路边界线重构方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合轨迹多特征回归的道路边界线重构方法，其特征在于，包括： 获取目标路段内的车辆轨迹流簇； 基于所述轨迹流簇，提取轨迹多特征向量，具体包括：沿道路行驶方向将所述轨迹流簇切分为多个路段单元； 基于车辆目标的三维包围盒尺寸对车辆进行车型分类； 在每个路段单元内，基于车型分类结果计算车型加权的轨迹横向分布方差； 在每个路段单元内，计算车辆平均车速、道路曲率以及轨迹点密度； 构造所述轨迹多特征向量，所述轨迹多特征向量包括车型加权的轨迹横向分布方差、平均车速、道路曲率以及轨迹点密度； 根据车型分类结果，统计大件运输车辆占比和小中型车辆占比； 将轨迹点按车型类别{小中型车辆，大件运输车辆}进行分组，并计算车型加权的轨迹横向分布方差： 其中： 表示路段单元内属于车型类别的轨迹点数量； 表示车型类别对应的横向权重； 表示车型类别的第个轨迹点到中心线的横向距离； 表示车型类别的横向距离均值； 为车型加权的轨迹横向分布方差； 其中，所述横向权重根据大件运输车辆占比进行自适应设置； 基于所述轨迹多特征向量，判定道路通行状态，具体包括：基于所述轨迹多特征向量，构造轨迹可达一致性评分函数，所述评分函数耦合了横向离散度、轨迹点密度、弯道切弯风险因素、大件运输车辆影响以及轨迹整体偏置指标； 基于所述评分函数的取值区间，将道路通行状态判定为自由通行状态、受约束通行状态或异常偏置或轨迹稀疏状态中的一种； 根据所述道路通行状态，构建对应的道路边界候选，其中，在自由通行状态下构建基于非线性回归的轨迹回归边界候选，在受约束通行状态下构建基于通行空间下界模型的替代边界候选，在异常偏置或轨迹稀疏状态下禁用轨迹驱动建模并构建基于弱几何特征或历史稳定结果的先验边界候选；针对路段单元，已分别定义并构建了三种道路边界候选结果，上述边界候选结果在方法层面并列存在，构成路段单元的边界候选集合； 基于所述道路通行状态，对所述轨迹回归边界候选、所述替代边界候选以及所述先验边界候选进行选择、融合与回退，并输出连续的道路边界线，具体包括： 基于所述道路通行状态，在所述轨迹回归边界候选、所述替代边界候选以及所述先验边界候选中唯一确定主导边界； 在所述主导边界为所述轨迹回归边界候选或所述替代边界候选时，基于轨迹驱动可信度权重，利用所述先验边界候选对所述主导边界进行稳定性修正或连续性约束修正； 在所述主导边界为所述先验边界候选时，显式禁用所述轨迹回归边界候选与所述替代边界候选。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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