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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于多智能体的异构交通摄像头协同控制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：CN120416667B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510873431.7，技术领域涉及：H04N23/695；该发明授权一种基于多智能体的异构交通摄像头协同控制方法是由徐显阳;李嘉诚;赵志为设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多智能体的异构交通摄像头协同控制方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多智能体的异构交通摄像头协同控制方法，属于强化学习技术和边缘计算技术领域。所述方法包括：在目标选择阶段，智能体将其可用的计算资源与目标不确定性数据结合，生成一个嵌入向量；参与控制阶段，参与控制模块接收嵌入向量，通过多头自注意力块提取嵌入向量的粗粒度特征，并将粗粒度特征传输至参与动作选择块；参与动作选择块决定智能体是否应在当前时间步参与任务以节省计算时间；旋转控制阶段，智能体的旋转控制模块通过双自注意力块提取细粒度特征，用于旋转动作选择块决策，确定最佳旋转动作以减小目标不确定性。本发明同时最小化决策时间和目标不确定性，智能控制多个交通摄像头的旋转，跟踪多个移动的目标。

本发明授权一种基于多智能体的异构交通摄像头协同控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多智能体的异构交通摄像头协同控制方法，其特征在于，所述方法包括三个主要阶段：目标选择阶段、参与控制阶段和旋转控制阶段；最初，每个目标根据目标运动模型转换到新状态，并由卡尔曼滤波器预测其状态；然后，智能体从这些滤波器中检索目标信息以指导其行动，具体地，所述方法包括如下步骤： 步骤S1：在目标选择阶段，每个摄像头确认其视距内的目标，并从目标中收集不确定性数据，每个摄像头作为一个智能体，智能体将其可用的计算资源与目标不确定性数据结合，生成一个嵌入向量；目标不确定性数据是智能体观测到目标的极坐标信息； 步骤S2：参与控制阶段，参与控制模块接收嵌入向量，通过多头自注意力块提取嵌入向量的粗粒度特征，并将粗粒度特征传输至参与动作选择块；参与动作选择块决定智能体是否应在当前时间步参与任务以节省计算时间； 步骤S3：旋转控制阶段，智能体的旋转控制模块通过双自注意力块提取细粒度特征，用于旋转动作选择块决策，确定最佳旋转动作以减小目标不确定性； 步骤S3包括如下步骤： 步骤S31：旋转控制模块的贡献估计块使用长短期记忆网络作为核心，得到每个异构智能体对视距范围内目标的贡献估计，最终得到目标信息向量； 步骤S32：相关智能体确定块通过每个智能体视距内的目标确认相关智能体，若同一目标在多个智能体视距内，则这多个智能体是相关智能体，共享观测； 步骤S33:双自注意力块处理来自贡献估计块的目标信息向量和来自相关智能体确定块的相关智能体观测，并使用内部自注意力单元和外部自注意力单元提取细粒度特征，用于旋转动作选择块决策； 步骤S34：旋转动作选择块接收双自注意力块传输的细粒度特征，并处理细粒度特征得到最佳旋转角度，然后选择具体的旋转动作； 步骤S35：执行步骤S34得到的最佳旋转角度动作后，每个智能体调整到新的方向，并将视野范围内新观测到的目标状态传递给智能体观测模型。

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