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龙图腾网获悉云控智行(上海)汽车科技有限公司申请的专利一种基于动态交通流的V2X动态电子车道规划方法及装置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：CN115423303B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211055960.9，技术领域涉及：G06Q10/063；该发明授权一种基于动态交通流的V2X动态电子车道规划方法及装置是由宦涣;闫学亮;孙亚风设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态交通流的V2X动态电子车道规划方法及装置在说明书摘要公布了：本申请的基于动态交通流的V2X动态电子车道规划方法及装置，涉及智能管控系统应用技术领域。所述方法包括基于X0及每一时间片内的每一车道的平均车辆数和平均车速，构造输入特征向量基于人工划分车道的宽度比例，构造输出特征向量基于人工划分车道的预设期间的历史交通数据，构建训练集、验证集、测试集；构建浅层神经网络模型，包括激活函数Softmax，损失函数DP,Y；对所述浅层神经网络模型参数进行迭代训练；对完成参数训练的神经网络模型进行测试；若测试达到预设正确率，部署至动态电子车道规划环境。本申请基于高精度GNSS定位与路侧设备信息，实时动态调整当前交通环境的电子车道规划，实现灵活易维护、可用场景多样的电子车道效果。

本发明授权一种基于动态交通流的V2X动态电子车道规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于动态交通流的V2X动态电子车道规划方法，其特征在于，包括： S1：获取道路总宽度X0和车道数m，并设定时间片间隔n；基于X0及每一时间片内的每一车道的平均车辆数和平均车速，构造输入特征向量，包括2m+1个属性值；基于人工划分车道的宽度比例，构造输出特征向量，包括m个属性值； S2：基于人工划分车道的预设期间的历史交通数据，根据S1字段提取每一行信息，构建训练集、验证集、测试集； S3：构建浅层神经网络模型，其中，激活函数Softmax用于确定车道宽度分配比例之和为1，损失函数DP,Y基于车道宽度预测与人工划分比例的交叉熵； S4：基于S2构建的训练集与S3的损失函数，对所述浅层神经网络模型参数进行迭代训练，以确定Wr、br参数的最优权重及偏移参数，并基于S2构建的验证集进行过拟合验证； S5：基于S2构建的测试集，对完成参数训练的神经网络模型进行测试，若测试未达到预设正确率，返回S4训练； S6：若测试达到预设正确率，部署至动态电子车道规划环境； 所述方法还包括： 根据路侧感知设备实时采集道路交通数据，构造输入特征向量，输入完成训练的神经网络模型，得到电子车道实时划分比例的预测； 将当前道路总宽度根据预测比例分配至每一车道，基于GNSS道路中心线点迹坐标，计算每一车道的中心线点迹坐标； 根据每一车道的宽度和中心线点迹坐标信息，更新V2X通信消息的MAP消息，并将消息编码后作为动态电子车道信息广播至预设距离内的网联车辆。

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