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龙图腾网获悉北京中交兴路信息科技有限公司申请的专利交通事故预测方法和装置、存储介质及电子设备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：CN115797403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211501436.X，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权交通事故预测方法和装置、存储介质及电子设备是由杨俊京;王焕富;夏曙东;郑杰;杨晓明;肖中南;冯新平;张志平设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本交通事故预测方法和装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种交通事故预测方法和装置、存储介质及电子设备。其中，所述方法包括：获取预设时间段内目标车辆集合对应的车辆轨迹数据，并对所述车辆轨迹数据进行预处理，得到所述目标车辆集合对应的原始停靠样本；基于所述原始停靠样本，获取目标主题对应的特征数据；根据所述目标主题对应的特征数据对预设的门控神经网络模型进行训练，得到训练好的交通事故预测模型；将当前车辆对应的待预测数据输入所述训练好的交通事故预测模型，以确定当前车辆是否发生交通事故。本发明解决了相关技术在对交通事故进行识别和预测准确度较低的技术问题。

本发明授权交通事故预测方法和装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种交通事故预测方法，其特征在于，包括： 获取预设时间段内目标车辆集合对应的车辆轨迹数据，并对所述车辆轨迹数据进行预处理，得到所述目标车辆集合对应的原始停靠样本； 基于所述原始停靠样本，获取目标主题对应的特征数据； 根据所述目标主题对应的特征数据对预设的门控神经网络模型进行训练，得到训练好的交通事故预测模型；所述交通事故预测模型采用门控循环单元神经网络的分类器网络结构为：两层双向门控循环神经网络； 将当前车辆对应的待预测数据输入所述训练好的交通事故预测模型，以确定当前车辆是否发生交通事故，包括：将当前车辆对应的待预测数据转换为包括轨迹点序列个数和特征个数的特征矩阵；并将该特征矩阵作为输入特征输入训练好的门控神经网络模型的第一层门控网络模块，得到第一输出张量；将所述第一输出张量输入所述训练好的门控神经网络模型的第二层门控网络模块，得到起始时刻的第一拼接张量和结束时刻的第二拼接张量；将所述第一拼接张量和所述第二拼接张量输入所述训练好的门控神经网络模型的全连接层，得到当前车辆是否发生交通事故的概率；根据所述概率确定是否发生交通事故。

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北京中交兴路信息科技有限公司，其通讯地址为：100176 北京市海淀区东北旺西路8号中关村软件园27号院千方大厦A座；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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