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龙图腾网获悉深圳技术大学申请的专利基于网联车的车道交通状态估计方法、装置、终端和介质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：CN120048113B 。

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：202510196623.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于网联车的车道交通状态估计方法、装置、终端和介质是由雷天;刘彩红;占启华;宫磊;尹晓红;王燕燕;罗钦设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于网联车的车道交通状态估计方法、装置、终端和介质在说明书摘要公布了：本发明所提供的一种基于网联车的车道交通状态估计方法、装置、终端和介质，属于智能交通技术领域，所述方法包括：构建目标车道的时空栅格，并为每个网联车设置感知范围；获取目标车道上每个网联车上报的行驶数据；基于所述行驶数据和所述时空栅格，得到带有数据状态标记的第二行驶数据，所述数据状态包括有效和缺失；将所述第二行驶数据和预设的噪音向量输入经训练的生成对抗模型的生成器中，经处理输出补全后的第三行驶数据；基于所述第三行驶数据估计车道交通状态。本发明通过网联车采集行驶数据，并将其引入数据状态标记，随后利用经训练的生成器对数据状态标记为缺失的数据进行补全来估计路况，可有效提高低网联车渗透率下交通状态估计的准确度。

本发明授权基于网联车的车道交通状态估计方法、装置、终端和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于网联车的车道交通状态估计方法，其特征在于，所述方法包括： 构建目标车道的时空栅格，并为目标车道上每个网联车设置其在所述时空栅格中的感知范围； 获取目标车道上每个网联车上报的行驶数据，所述行驶数据包括该网联车的自身行驶数据和或该网联车在其感知范围内采集的非网联车行驶数据； 基于所述行驶数据和所述时空栅格，得到带有数据状态标记的第二行驶数据，所述数据状态包括有效和缺失； 将所述第二行驶数据和预设的噪音向量输入经训练的生成对抗模型的生成器中，经处理输出补全后的第三行驶数据； 基于所述第三行驶数据估计车道交通状态； 所述生成对抗模型的训练步骤包括： 获取训练数据集，所述训练数据集中包括多个预设网联车渗透率对应的训练子集，每个训练子集包含带有训练数据状态标记的训练行驶数据，以及与各网联车渗透率对应的基准行驶数据，所述基准行驶数据来自交通检测平台和网联车采集的行驶数据，所述训练数据状态包括有效和缺失； 初始化生成对抗模型，所述生成对抗模型包含生成器和判别器； 对于每一个网联车渗透率，按预设轮次训练生成器和判别器； 当全部网联车渗透率的训练都完成时，对生成对抗模型的数据补全效果进行评估，当通过评估后，得到经训练的生成对抗模型； 对于每一个网联车渗透率，按预设轮次训练生成器和判别器，包括： 固定判别器参数，训练生成器第一预设轮次，每轮次将噪声训练向量和当前网联车渗透率下带有训练数据状态标记的训练行驶数据输入生成器，对训练数据状态为缺失的训练行驶数据进行补全，输出补全行驶数据； 将补全行驶数据与当前网联车渗透率的基准行驶数据输入判别器，计算生成器损失并反向传播更新生成器参数； 固定生成器参数，训练判别器第二预设轮次，将当前网联车渗透率的补全行驶数据和基准行驶数据输入判别器，计算判别器损失并反向传播更新判别器参数。

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