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龍圖騰網獲悉江蘇長天智遠交通科技有限公司申請的專利基于雷射視融合的交通狀態感知與控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120496331B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510979483.2，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權基于雷射視融合的交通狀態感知與控制方法是由王登才;李陽;杜向進;秦欽設計研發完成，并于2025-07-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于雷射視融合的交通狀態感知與控制方法在說明書摘要公布了：本發明涉及基于雷射視融合的交通狀態感知與控制方法，涉及智慧交通領域，通過高速入口匝道的交通監測系統獲取車輛圖像和點云數據，進行車輛靜態特征識別與軌跡重建，分析得到多維參數，如車牌歸屬地分布、車輛類型分布、行駛速度均值，進而預測擁堵狀況并輸出預測擁堵系數，最終根據預測擁堵系數制定并執行交通管控方案，解決了交通流監測手段單一導致數據精準度和可靠性不足，從而造成預測全面性和精度不足的技術問題，有效提高了擁堵預測的精準度和可靠性，為交通管理提供了科學依據，有助于優化交通流、減少擁堵。

本發明授權基于雷射視融合的交通狀態感知與控制方法在權利要求書中公布了：1.基于雷射視融合的交通狀態感知與控制方法，其特征在于，所述方法包括： 通過高速入口匝道的交通監測系統，監測獲取歷史時區內匝道的車輛圖像和車輛點云數據； 根據所述車輛圖像和車輛點云數據進行車輛靜態特征識別，輸出車牌歸屬地分布、車輛類型分布和車流密度； 根據所述車輛圖像和車輛點云數據進行車輛軌跡重建，生成車輛運動路徑分布，并分析得到行駛速度均值、車間距標準差和車輛變道頻率； 基于所述車牌歸屬地分布、車輛類型分布、車流密度、行駛速度均值、車間距標準差和車輛變道頻率，進行預設時區內高速入口匝道的擁堵狀況預測，輸出預測擁堵系數，車牌歸屬地分布為不同地區車牌在總車牌數中的比例，車輛類型分布為不同類型車輛在總車輛數中的比例； 根據所述預測擁堵系數制定交通管控方案，執行所述預設時區內高速入口匝道的交通控制； 其中，通過高速入口匝道的交通監測系統，監測獲取歷史時區內匝道的車輛圖像和車輛點云數據，包括： 激活高速入口匝道的交通監測系統，其中，所述交通監測系統包括若干個監測點，且相鄰監測點的間隔距離相同，每個監測點均配備視頻監控設備和激光雷達； 利用所述視頻監控設備和激光雷達，監測獲取歷史時區內高速入口匝道的若干個監測點的若干個視頻圖像幀序列和若干個點云數據集序列，作為車輛圖像和車輛點云數據； 其中，根據所述車輛圖像和車輛點云數據進行車輛靜態特征識別，輸出車牌歸屬地分布、車輛類型分布和車流密度，包括： 利用圖像識別算法，對所述若干個視頻圖像幀序列進行車牌信息提取，并進行歸屬地識別和冗余去重，輸出車牌歸屬地占比，作為車牌歸屬地分布； 對視頻圖像幀序列和點云數據集序列進行時間對齊的空間配準后，基于所述若干個視頻圖像幀序列提取車輛輪廓信息，并利用車輛輪廓對所述若干個點云數據集序列進行點云擬合，分析得到車輛類型分布和車流密度； 其中，基于所述若干個視頻圖像幀序列提取車輛輪廓信息，并利用車輛輪廓對所述若干個點云數據集序列進行點云擬合，分析得到車輛類型分布和車流密度，包括： 隨機選取第一視頻圖像幀序列，并選取第一視頻圖像，映射獲取所述第一視頻圖像的第一點云數據； 利用圖像識別算法，提取所述第一視頻圖像的車輛輪廓信息，得到第一車輛輪廓分布，利用所述第一車輛輪廓分布對所述第一點云數據進行點云擬合后，構建第一車輛三維模型分布； 依次分析得到若干個車輛三維模型分布序列，進行車輛參數提取和車流密度統計，得到車輛類型分布和車流密度，其中，車輛參數包括車輛類別和尺寸特征； 其中，基于所述車牌歸屬地分布、車輛類型分布、車流密度、行駛速度均值、車間距標準差和車輛變道頻率，進行預設時區內高速入口匝道的擁堵狀況預測，輸出預測擁堵系數，包括： 根據高速入口匝道的歷史交通監測記錄，采集樣本車牌歸屬地分布、樣本車輛類型分布、樣本車流密度、樣本行駛速度均值、樣本車間距標準和樣本車輛變道頻率作為樣本輸入數據，得到樣本輸入數據集； 統計不同樣本輸入數據在歷史未來時區的交通擁堵狀況，得到樣本擁堵系數集，其中，歷史未來時區的預設時區的時間間隔相同，擁堵系數基于歷史行駛速度、歷史車流密度和歷史延誤時間系數加權評估得到； 采用所述樣本輸入數據集和樣本擁堵系數集，訓練長短時記憶網絡至收斂，生成交通擁堵預測插件； 利用所述交通擁堵預測插件，根據所述車牌歸屬地分布、車輛類型分布、車流密度、行駛速度均值、車間距標準差和車輛變道頻率進行預設時區內高速入口匝道的擁堵狀況預測，輸出預測擁堵系數。

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