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龙图腾网获悉四川交通职业技术学院申请的专利一种用于智能交通的数据可视化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：CN119963686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510443373.4，技术领域涉及：G06T11/20；该发明授权一种用于智能交通的数据可视化处理方法是由霍旻旻设计研发完成，并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于智能交通的数据可视化处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于智能交通的数据可视化处理方法，涉及数据处理技术领域，包括以下步骤：S1、采集目标区域的全景交通图像；S2、对全景交通图像进行去噪处理，得到高清交通图像；S3、得到各个街道图像块的重点纹理处；S4、确定存在的车辆数量；S5、为目标区域生成交通流量热力图。本发明通过提取高清交通图像中各个街道图像块的特征概率，该方法能够自动识别出重点纹理处；基于重点纹理处利用模型提取轮廓数量，作为该街道图像块的车辆数量；最后根据各个街道图像块的车辆数量，实时生成反映交通流量的热力图，为城市交通管理与规划提供直观且准确的可视化支持。

本发明授权一种用于智能交通的数据可视化处理方法在权利要求书中公布了：1.一种用于智能交通的数据可视化处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集目标区域的全景交通图像； S2、对全景交通图像进行去噪处理，得到高清交通图像； S3、提取高清交通图像中各个街道图像块的特征概率，得到各个街道图像块的重点纹理处； S4、基于各个街道图像块的重点纹理处，确定存在的车辆数量； S5、根据各个街道图像块中存在的车辆数量，为目标区域生成交通流量热力图； 所述S3包括以下子步骤： S31、将高清交通图像划分为若干个街道图像块； S32、利用卷积核提取各个街道图像块的多层特征矩阵； S33、将所有多层特征矩阵的最大奇异值之和作为总样本值，将街道图像块的多层特征矩阵的最大奇异值与总样本值之间的比值作为街道图像块的特征概率； S34、根据街道图像块的特征概率，计算街道图像块的背景观测度； S35、基于所有街道图像块的背景观测度，得到重点纹理处； 所述S34中，第个街道图像块的背景观测度的计算公式为：；式中，表示第个街道图像块的特征概率，表示街道图像块的权重，表示以2为底的对数函数，表示在0到1之前取随机值。

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