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龙图腾网获悉河南城建学院申请的专利一种基于非监督学习的车道级转向信息探测方法和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：CN117315972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202311208352.1，技术领域涉及：G08G1/0968；该发明授权一种基于非监督学习的车道级转向信息探测方法和系统是由张彩丽;向隆刚;杨甲;姜永涛;潘传姣;高松峰设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非监督学习的车道级转向信息探测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于非监督学习的车道级转向信息探测方法和系统。包括：数据预处理步骤，进行道路网拓扑处理，轨迹数据清洗及地图匹配，实现轨迹点与归属路段之间的连接；交叉口车道信息识别步骤，基于高斯混合模型对路段交叉口邻近端点一定范围内匹配轨迹进行聚类分析，进而进行路段交叉口车道信息探测。车道级转向信息挖掘步骤，顾及不同车道转向信息，基于非监督分类方法进行不同车道转向信息识别规则设计。本发明在非监督分类方向对车道级转向识别进行了探索性研究，为精细导航奠定了一定的技术基础。

本发明授权一种基于非监督学习的车道级转向信息探测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于非监督学习的车道级转向信息探测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，数据预处理：首先对路网数据进行拓扑检查，轨迹数据进行质量清洗，然后进行路网及轨迹数据的地图匹配，实现轨迹点与归属路段之间的连接； 步骤2，交叉口车道信息识别：首先对研究路段交叉口最近端点若干米范围内路段匹配轨迹进行delanuary三角网去噪，然后基于混合高斯模型，对路段匹配轨迹点到路段最小距离进行聚类分析，得到研究路段交叉口车道数、交叉口车道线信息； 步骤3，车道级转向信息挖掘：首先获取车道转向轨迹信息，然后对车道转向轨迹进行统计分析，最后基于不同车道轨迹分布情况，根据不同规则进行车道级转向信息探测； 步骤3中的具体实现方式包括： 步骤3.1，车道转向轨迹统计：统计交叉口各车道掉头D、左转L、直行S、右转R轨迹个数，然后基于车道各转向轨迹个数进行横向统计及纵向统计； 步骤3.2，车道转向非监督式识别：将噪声转向进行剔除，然后基于剩余转向的横向、纵向统计信息设计相应规则进行车道转向信息探测； 步骤3.2的具体实现方式为： 步骤3.2.1，噪声剔除，将横向统计占比小于p%或纵向统计占比小于p%的转向认为是噪声转向进行剔除； 步骤3.2.2，掉头转向判别，将掉头与其他转向分开进行处理进行车道级转向信息探测； 步骤3.2.3，其他转向判别，针对最左、最右侧车道与中间车道转向轨迹分布设计不同规则进行车道转向信息识别； 步骤3.2.3的具体实现方式为： 1如果左转、直行、右转统计量中只剩一个统计转向X，则该车道转向一定为X转向； 2如果统计量中无剩余统计转向，则基于剔除噪声前左转、直行、右转横向统计中最大的两个转向X，Y进行判别； 3如果剩余统计转向个数大于等于2，则基于剩余转向横向统计最大的两个转向X，Y进行判别； 步骤2、3中基于横向统计最大的两个转向X，Y进行判别具体实现方式如下，其中L转向为左转向，R转向为右转向，S转向为直行： 21最左侧车道判别规则： 规则1：如果X、Y转向中存在L转向，则该车道存在L转向车道； 规则2：如果X、Y转向中存在R转向，且纵向统计占比最大，则该车道存在R转向； 规则3：如果X、Y转向中存在S转向，判断S转向横向统计占比是否最小，如果是则S转向为噪声转向；如果否，则判断S转向纵向统计占比是否大于1k，k为引导区车道数，如果是，则该车道存在S转向； 22中间车道判别规则 规则4：如果存在L转向，则判断L转向纵向统计占比是否大于1k，如果是，则该车道存在L转向，否者为噪声转向进行剔除； 如果存在R转向，则判断R转向纵向统计占比是否大于1k，如果是，则该车道存在R转向，否者为噪声转向进行剔除； 规则5：如果maxHX,HYHX+HY大于K3，则将车道转向识别为横向统计占比最大的那个转向，如果maxHX,HYH+大于，小于，则该车道转向存在，否则该车道转向为横向占比最小转向；其中H、H分别指X转向横向统计、Y转向横向统计； 23最右侧车道判别规则 规则6：如果转向中存在转向，则该车道存在转向车道； 规则7：如果转向中存在转向，且纵向占比最大，则该车道存在转向； 规则8：如果转向中存在转向，判断转向横向统计占比是否最小，如果是则转向为噪声转向；如果否，则判断转向纵向统计占比是否大于1，如果是，则该车道存在转向。

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