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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市賽諾杰科技有限公司申請的專利基于人工智能的交通信號燈故障診斷方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120412314B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510914474.5，技術領域涉及：G08G1/097；該發(fā)明授權基于人工智能的交通信號燈故障診斷方法及系統(tǒng)是由汪超雄設計研發(fā)完成，并于2025-07-03向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本基于人工智能的交通信號燈故障診斷方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及基于人工智能的交通信號燈故障診斷方法及系統(tǒng)，方法包括獲取交通信號燈的硬件傳感器數(shù)據(jù)、視覺監(jiān)控數(shù)據(jù)和通信數(shù)據(jù)，并進行整合標簽處理，得到標簽多源數(shù)據(jù)集；對標簽多源數(shù)據(jù)集進行特征提取，得到硬件狀態(tài)特征集、顯示異常特征集和通信故障特征集；依據(jù)預設的信號故障診斷模型對硬件狀態(tài)特征集、顯示異常特征集和通信故障特征集進行多模態(tài)融合分析，得到故障診斷結果和置信度評分；將置信度評分與預設的策略庫進行策略匹配，得到初始控制策略，依據(jù)故障診斷結果對初始控制策略進行指令優(yōu)化，得到故障處理控制策略。本發(fā)明能實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的綜合分析，提高故障診斷的全面性和準確性。

本發(fā)明授權基于人工智能的交通信號燈故障診斷方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的交通信號燈故障診斷方法，其特征在于，包括： 獲取交通信號燈的硬件傳感器數(shù)據(jù)、視覺監(jiān)控數(shù)據(jù)和通信數(shù)據(jù)，并進行整合標簽處理，得到標簽多源數(shù)據(jù)集； 對所述標簽多源數(shù)據(jù)集進行特征提取，得到硬件狀態(tài)特征集、顯示異常特征集和通信故障特征集； 依據(jù)預設的信號故障診斷模型對所述硬件狀態(tài)特征集、所述顯示異常特征集和通信故障特征集進行多模態(tài)融合分析，得到故障診斷結果和置信度評分； 將所述置信度評分與預設的策略庫進行策略匹配，得到初始控制策略，依據(jù)所述故障診斷結果對所述初始控制策略進行指令優(yōu)化，得到故障處理控制策略； 獲取所述故障處理控制策略的執(zhí)行反饋數(shù)據(jù)，并對所述信號故障診斷模型進行參數(shù)反饋更新，得到優(yōu)化后的信號故障診斷模型； 所述依據(jù)預設的信號故障診斷模型對所述硬件狀態(tài)特征集、所述顯示異常特征集和通信故障特征集進行多模態(tài)融合分析，得到故障診斷結果和置信度評分，包括： 將所述硬件狀態(tài)特征集、所述顯示異常特征集和所述通信故障特征集共同輸入到所述信號故障診斷模型中的數(shù)據(jù)預處理層進行預處理，得到綜合特征數(shù)據(jù)集； 將所述綜合特征數(shù)據(jù)集輸入到所述信號故障診斷模型的特征映射層，進行多模態(tài)特征空間轉(zhuǎn)換和維度對齊處理，并依據(jù)雙向LSTM網(wǎng)絡構建時序關系矩陣，得到統(tǒng)一特征表示矩陣； 通過特征融合層對所述統(tǒng)一特征表示矩陣進行多頭注意力計算和跨模態(tài)特征關聯(lián)融合，得到融合特征向量； 將所述融合特征向量輸入到特征提取層，進行深度特征提取和梯度激活映射分析，得到故障特征子集； 通過模式識別層對所述故障特征子集進行故障模式匹配和概率計算，并結合蒙特卡洛采樣方法進行多次預測，得到故障類型概率分布； 將所述故障類型概率分布輸入到置信度評估層，進行多維度置信度計算和閾值驗證，得到置信度評分； 通過決策輸出層對所述故障類型概率分布和所述置信度評分進行故障參數(shù)整合診斷，得到所述故障診斷結果。

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