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龙图腾网获悉中国汽车技术研究中心有限公司;中汽智能科技(天津)有限公司申请的专利一种基于深度学习的紧急场景驾驶行为数据处理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：CN121302215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511861187.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于深度学习的紧急场景驾驶行为数据处理方法是由华一丁;孙航;戎辉;邹博维;吴含冰;翟洋;赵帅;李波;郑英东;曲歌;李雨冉;吴嘉杰;陈振宇;张行;周博林;付越设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的紧急场景驾驶行为数据处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的紧急场景驾驶行为数据处理方法，涉及驾驶行为数据处理方法技术领域，该方法包括：设定至少两个数据模拟模式，两个所述数据模拟模式分别为单一工况模拟场景和综合工况模拟场景，采集不同驾驶人员在两种工况模拟场景下所生成的不同的驾驶数据，且均基于各驾驶数据内部的数据关联性以及神经网络异常检测，对异常样本进行智能剔除，得到用于建立驾驶人员行为模型的数据库的第一目标驾驶数据和第二目标驾驶数据；该数据处理方法可以有效提高自动驾驶系统的反应速度和安全性，实现面向车用AI的决策优化与安全性能提升。

本发明授权一种基于深度学习的紧急场景驾驶行为数据处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的紧急场景驾驶行为数据处理方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： 设定至少两个数据模拟模式，两个所述数据模拟模式分别为单一工况模拟场景和综合工况模拟场景，两个工况模拟场景均包括：紧急制动工况、切入工况和切出工况； 采集不同驾驶人员在单一工况模拟场景和综合工况模拟场景下所生成的不同的驾驶数据，并基于各所述驾驶数据内部的数据关联性，结合神经网络异常检测方法，对两组所述驾驶数据进行异常样本剔除，得到第一目标驾驶数据和第二目标驾驶数据； 基于所述第一目标驾驶数据和所述第二目标驾驶数据，构建训练数据库；所述训练数据库用于训练自动驾驶系统在紧急场景时的基于神经网络的驾驶行为预测模型；其中，所述第一目标驾驶数据和所述第二目标驾驶数据分别包括：目标车辆在所述单一工况模拟场景下产生制动行为和转向行为时的多项关键参数以及目标车辆在所述综合工况模拟场景下产生制动行为和转向行为时的多项关键参数； 其中，采集不同驾驶人员在综合工况模拟场景下所生成的不同的驾驶数据，包括： 在切出-制动工况或者切入-制动工况下，设定工况时序，所述工况时序为切出工况、切入工况与制动工况的风险触发顺序； 获取不同的驾驶人员在所述切出-制动工况和所述切入-制动工况下的第一风险出现时刻和第二风险出现时刻；所述第一风险出现时刻与切出-制动工况对应，所述第二风险出现时刻和切入-制动工况对应； 基于所述第一风险出现时刻与不同的驾驶人员在切出-制动工况下的动作指令触发时刻、制动效能达到最大制动减速度的时刻、所能达到的最大制动减速度、最大方向盘转向角和方向盘回正时长，结合深度学习模型，分别计算得到第一目标平均决策响应时长、第一目标平均制动效能提升时长、第一目标平均最大制动减速度、第一目标最大方向盘转向角和第一目标方向盘回正时长； 基于所述第二风险出现时刻与不同的驾驶人员在切入-制动工况下的动作指令触发时刻、制动效能达到最大制动减速度的时刻、所能达到的最大制动减速度、最大方向盘转向角和方向盘回正时长，结合深度学习模型，分别计算得到第二目标平均决策响应时长、第二目标平均制动效能提升时长、第二目标平均最大制动减速度、第二目标最大方向盘转向角和第二目标方向盘回正时长。

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中国汽车技术研究中心有限公司;中汽智能科技(天津)有限公司，其通讯地址为：300300 天津市东丽区先锋东路68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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