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龙图腾网获悉长安大学申请的专利基于车路协同的交通运输运行监测预警与决策分析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：CN120526599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511021418.5，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于车路协同的交通运输运行监测预警与决策分析方法是由郑晋元设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车路协同的交通运输运行监测预警与决策分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于车路协同的交通运输运行监测预警与决策分析方法，涉及智能交通技术领域。本发明通过车端、路侧、环境的多维感知网络及V2X通信，实现动态交通要素的实时采集，确保多源数据的时空基准统一，构建“道路‑车辆‑环境‑事件”语义网络，结合分层特征提取，实现事故、拥堵、恶劣天气等异常事件的多维度识别，识别准确率提升，可预测异常事件传播路径，具备全局路网态势预测能力，基于综合风险指数生成差异化预警，并触发交通信号调整、路径规划等多级响应，大大缩短响应时间，优化应急响应效率，建立决策执行效果实时反馈机制，系统性能随数据积累持续优化，避免大数据平台缺乏智能决策闭环的缺陷。

本发明授权基于车路协同的交通运输运行监测预警与决策分析方法在权利要求书中公布了：1.基于车路协同的交通运输运行监测预警与决策分析方法，其特征在于，包括： 多维感知网络构建：构建多维感知网络，实时获取车辆状态、道路环境及基础设施数据，并将采集到的车辆状态、道路环境及基础设施数据进行融合，生成多维空间数据； 其中，在将采集到的车辆状态、道路环境及基础设施数据进行融合前，还包括对道路环境数据中包括的图像数据进行降噪，遍历道路环境数据中的所有图像，得到降噪后的道路环境数据； 动态交通状态分析：对融合后的多维空间数据进行分层特征提取，构建动态交通状态模型，实时观测交通流参数偏离正常分布的程度，结合历史观测数据和实时观测值，对异常事件进行多维度识别； 综合风险预测评估：基于识别结果对识别出的异常事件进行关联分析，预测传播路径，根据异常事件的危害程度与传播风险，计算异常事件的综合风险指数； 根据异常事件的危害程度与传播风险，计算异常事件的综合风险指数，包括步骤1-2： 步骤1：获取车辆a在历史行驶数据中平均风险值及异常事件对所述车辆a的行驶路径的传播风险值，基于所述平均风险值、所述传播风险值及异常事件的预期风险值，确定异常事件对车辆a的综合风险指数； ； 其中，表示异常事件对车辆a的综合风险指数；n表示异常事件中风险因素种类的总数；表示车辆a在历史行驶数据中平均风险值；表示异常事件对所述车辆a的行驶路径的传播风险值；表示n类风险因素中第i类风险因素种类的风险程度值；表示第i类风险因素种类出现风险的概率密度函数；表示从时间t开始的下一个单位时间区间内第i类风险因素出现风险的累积概率；表示从时间t开始，未来所有时间内，第i类风险因素出现风险的总累积概率； 步骤2：基于异常事件对车辆a的综合风险指数及车辆a所在的行驶路径中车辆的总数确定异常事件的综合风险指数； ； 其中，表示异常事件的综合风险指数；表示车辆a所在的行驶路径中车辆的总数； 预警生成与决策：基于综合风险指数触发多级响应机制，并生成对应的预警信息，建立决策方案，并对决策方案进行安全性验证，通过双向通信链路将决策指令推送至车辆及各基础设施。

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长安大学，其通讯地址为：710064 陕西省西安市雁塔区南二环路中段；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”。

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