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龙图腾网获悉福建省高速公路科技创新研究院有限公司;南平武沙高速公路有限责任公司;南平福银高速公路有限责任公司申请的专利基于多模态感知的隧道路面抛洒物预警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：CN120236199B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202510601232.0，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于多模态感知的隧道路面抛洒物预警方法是由牟宏霖;曾俊铖;钟德新;王歆远;马文华;张瑜亮;田俊山;黄章文设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态感知的隧道路面抛洒物预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及隧道安全管理技术领域，特别是涉及基于多模态感知的隧道路面抛洒物预警方法，包括：获取目标隧道路面的多模态数据；对可见光图像进行特征提取，获取抛洒物的特征信息；将三维点云数据输入LSTM网络，获取抛洒物短期内的空间位移；构建ST‑GNN网络，将抛洒物短期内的空间位移输入ST‑GNN网络，获取增强时空特征向量；将可见光图像和热辐射图像输入Transformer网络，获取长期分布热图特征；结合增强时空特征向量和长期分布热图特征，获取抛洒物的时空分布预测结果；根据多模态数据和抛洒物的时空分布预测结果，获取隧道交通风险预警结果。本发明能够提供及时有效的预警信息。

本发明授权基于多模态感知的隧道路面抛洒物预警方法在权利要求书中公布了：1.基于多模态感知的隧道路面抛洒物预警方法，其特征在于，包括： 获取目标隧道路面的多模态数据，其中，所述多模态数据包括可见光图像、热辐射图像和三维点云数据； 对所述可见光图像进行特征提取，获取抛洒物的特征信息，包括： 将所述可见光图像分别输入YOLOv11网络、CNN网络和ViT网络，分别输出抛洒物的位置和类别、局部特征图、全局特征图； 将所述YOLOv11网络的中间特征图、所述CNN网络的局部特征图、所述ViT网络的全局特征图进行融合，获取所述抛洒物的特征信息； 将所述三维点云数据输入LSTM网络，获取抛洒物短期内的空间位移； 根据所述抛洒物的特征信息和多模态数据构建ST-GNN时空图神经网络，将所述抛洒物短期内的空间位移输入所述ST-GNN时空图神经网络，获取增强时空特征向量； 构建ST-GNN时空图神经网络包括：将节点表示抛洒物的空间位置、边表示相邻抛洒物或区域间的空间关系构建所述ST-GNN时空图神经网络，其中，节点特征表示包括覆盖面积、抛洒物类型、温度和所述抛洒物的特征信息； 将所述可见光图像和所述热辐射图像输入Transformer网络，获取长期分布热图特征； 结合所述增强时空特征向量和所述长期分布热图特征，获取抛洒物的时空分布预测结果； 根据所述多模态数据和所述抛洒物的时空分布预测结果，获取隧道交通风险预警结果，包括：根据所述多模态数据，计算当前交通风险指数、热风险指数，根据所述抛洒物的时空分布预测结果，计算未来交通风险指数和未来热风风险指数； 所述当前交通风险指数为： ； ； 其中，为调整后的当前交通风险指数，k为热敏感系数，为温度差异，为抛洒物短期内的空间位移的调节系数，A为当前覆盖面积，P为当前位置权重，R为当前交通风险指数，为覆盖面积的权重系数，为位置权重的权重系数； 热风险指数为： ； 其中，为ST-GNN预测的短期温度变化值，为短期温度变化值的调节系数，H为热风险指数； 未来交通风险指数为： ； 未来热风风险指数为： ； 其中，为未来交通风险指数，为未来热风风险指数，、、为预测的未来时间步的覆盖面积、位置、温度变化值。

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福建省高速公路科技创新研究院有限公司;南平武沙高速公路有限责任公司;南平福银高速公路有限责任公司，其通讯地址为：350003 福建省福州市鼓楼区洪山镇乌山西路518号新能源科创中心2层227室；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”。