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龙图腾网获悉河南科技大学申请的专利一种基于深度Q学习的RSU辅助视频数据路由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：CN119946766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411908494.3，技术领域涉及：H04W40/22；该发明授权一种基于深度Q学习的RSU辅助视频数据路由方法是由马华红;吴红海;邢玲;张立文;李双瑾;邓凯凯;张晓辉;陆晓莹;穆昱;冀保峰设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度Q学习的RSU辅助视频数据路由方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度Q学习的RSU辅助视频数据路由方法，建立系统模型，移动的源车辆收集实时路况视频，将其进行SVC编码转发到与交通管理部门有线连接的十字路口处的RSU；进行问题描述，为不同层的视频选择合适的路径转发，在时延约束下，最大化每个GOP的MOS度量，将该问题描述为：源车辆依赖与RSU的决策信息对待转发数据要到达的第一个RSU进行选择；在RSU上基于深度Q学习为不同层的SVC视频数据选择相邻路段间的下一个RSU作为转发方向；路段内的转发根据帧类型基于中智集层次分析法来选择最佳中继车辆，通过多次路段间决策和路段内转发，直到数据到达目的RSU。本发明能够有效地在不同车辆密度以及不同网络负载的场景下取得更优的整体性能。

本发明授权一种基于深度Q学习的RSU辅助视频数据路由方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度Q学习的RSU辅助视频数据路由方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、建立系统模型，移动的源车辆收集实时路况视频，将其进行SVC编码转发到与交通管理部门有线连接的十字路口处的RSU； 步骤2、进行问题描述，为不同层的视频选择合适的路径转发，在时延约束下，最大化每个GOP的MOS度量，将该问题描述为P1： P1:max{MOSGOP},s.t.D≤DMAX 式中：MOSGOP为接收端每个GOP的MOS度量，DMAX为最大容忍时延； 步骤3、源车辆依赖与RSU的决策信息对待转发数据要到达的第一个RSU进行选择； 步骤4、在RSU上基于深度Q学习为不同层的SVC视频数据选择相邻路段间的下一个RSU作为转发方向； 步骤5、路段内的转发根据帧类型基于中智集层次分析法来选择最佳中继车辆，通过多次路段间决策和路段内转发，直到数据到达目的RSU； 所述步骤5包括以下步骤： 步骤51、确定目标，分解问题层次以表示目标、标准和备选方案的可能性； 步骤52、列出三维中智集，指定标准层度量的相对偏好； 步骤53、在中继选择方案中使用中智集的情况下，将三维中智数转换为清晰值，得出清晰值矩阵； 步骤54、根据清晰值矩阵，计算每个度量的权重，计算获得的成对比较矩阵的行总和的平均值； 步骤55、成对比较矩阵的一致性检验； 步骤56、通过将每个备选方案乘以其相对于相应标准的相应权重来获得邻居车辆的备选得分，从中选择得分最大的车辆作为中继。

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