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龙图腾网获悉福建技术师范学院;厦门理工学院申请的专利一种基于车联网的主动识别交通事故的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：CN121415595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511985155.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于车联网的主动识别交通事故的方法及系统是由吴克寿;卢俊文;张伟;王晓栋;李立耀;游文杰设计研发完成，并于2025-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车联网的主动识别交通事故的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于车联网的主动识别交通事故的方法及系统，涉及事故识别技术领域。通过逐步确认和检验当前车辆运行状态，能够显著提高交通事故检测的准确性和可靠性。实时获取车辆运行状态数据并基于预设的基础阈值进行初步异常判断，通过结合历史运行状态数据计算趋势差异，并设置标准阈值进一步验证初步异常事件的真实性，对趋势差异进行显著性检验，通过误差概率评估其统计显著性，确保只有真正具有意义的异常事件被标记为潜在事故，从而避免因随机噪声或短期波动导致的误判。利用机器学习模型综合分析趋势差异和运行状态数据，输出具体的交通事故类型，使得系统不仅能确认异常状态，还能精准分类不同类型的交通事故。

本发明授权一种基于车联网的主动识别交通事故的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于车联网的主动识别交通事故的方法，其特征在于，包括： 步骤100，实时获取当前车辆的运行状态数据，并为运行状态数据预设基础阈值，当运行状态数据大于基础阈值时，则将当前车辆运行状态判定为初步异常事件并执行步骤200；当运行状态数据小于等于基础阈值时，则将当前车辆运行状态判定为正常事件；其中，实时获取当前车辆的运行状态数据，包括：获取当前车辆当前时刻以及当前时刻之前的个历史时刻的运行状态数据，按照时间顺序整合为实时时间序列数据； 步骤200，获取与运行状态数据对应的历史运行状态数据，历史运行状态数据和运行状态数据均包括：速度、加速度、航向角、环境数据、轮胎压力； 根据历史运行状态数据和运行状态数据得到趋势差异，包括以下步骤： 步骤210，获取与运行状态数据对应相同时间段的历史运行状态数据，按照时间顺序整合为历史时间序列数据； 步骤220，根据运行状态数据和历史运行状态数据，为实时时间序列数据和历史时间序列数据中每个时间点定义权重系数； 步骤230，根据运行状态数据和历史运行状态数据，定义环境影响因子； 步骤240，根据运行状态数据和历史运行状态数据，计算历史时间序列数据与实时时间序列数据之间绝对偏差和均方误差； 步骤250，根据运行状态数据和历史运行状态数据中的航向角，计算历史时间序列数据与实时时间序列数据之间航向角偏差；并从历史时间序列数据与实时时间序列数据中得到最大航向角； 步骤260，根据权重系数、环境影响因子、绝对偏差、均方误差、航向角偏差和最大航向角，计算得到趋势差异： ； 式中，为趋势差异，为第个时间点的权重系数，为实时时间序列数据的航向角，为实时时间序列数据中第个时间点的航向角，为历史时间序列数据的航向角，为历史时间序列数据中第个时间点的航向角，为航向角偏差，为航向角偏差调整系数，为实时时间序列数据的速度，为实时时间序列数据中第个时间点的速度，为历史时间序列数据的速度，为历史时间序列数据中第个时间点的速度，为实时时间序列数据与史时间序列数据中的速度均方误差，为实时时间序列数据与史时间序列数据中的速度绝对误差，为均方误差的调整系数，为环境影响因子，为历史时间序列数据和或实时时间序列数据的时间点总数，为实时时间序列数据和实时时间序列数据的最大航向角； 并预设一个标准阈值，当趋势差异大于标准阈值时，将初步异常事件标记为继续分析事件并执行步骤300；当趋势差异小于等于标准阈值时，将初步异常事件标记为正常事件； 步骤300，对趋势差异进行显著性检验，得到误差概率；并预设一个检验阈值，当误差概率小于等于检验阈值时，则将初步异常事件定义为异常事件并执行步骤400；当误差概率大于检验阈值时，则将初步异常事件定义为正常事件； 步骤400，构建机器学习模型，将趋势差异、运行状态数据输入机器学习模型，输出交通事故类型。

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