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龙图腾网获悉青岛交通科技信息有限公司申请的专利一种基于AI感知网络的交通风险事件识别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：CN120472702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510966945.7，技术领域涉及：G08G1/123；该发明授权一种基于AI感知网络的交通风险事件识别分析方法是由屈正刚;段玉娟;刘曰成;徐治冰;丛宝驹;邵岳;谢冬;囤莹莹设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI感知网络的交通风险事件识别分析方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于AI感知网络的交通风险事件识别分析方法，其涉及交通控制技术领域，该方法包括：在当前车次发生大间隔事件后，获取车次数据和当前车次的行驶路线数据；其中，所述车次数据包括同一行驶路线的各车次的状态数据；基于所述行驶路线数据中的拥堵指数、所述车次数据中的当前车次的车辆状态和车辆满载率，确定所述大间隔事件的发生原因；基于所述大间隔事件的发生原因、所述行驶路线数据和所述车次数据，确定所述大间隔事件的影响站点范围；基于所述大间隔事件的发生原因和所述大间隔事件的影响站点范围，确定所述大间隔事件的车次调度策略，由此提高大间隔事件的处理效率，大幅降低大间隔事件的影响，提高用户满意度。

本发明授权一种基于AI感知网络的交通风险事件识别分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI感知网络的交通风险事件识别分析方法，其特征在于，包括： 在当前车次发生大间隔事件后，获取车次数据和当前车次的行驶路线数据；其中，所述车次数据包括同一行驶路线的各车次的状态数据； 基于所述行驶路线数据中的拥堵指数、所述车次数据中的当前车次的车辆状态和车辆满载率，确定所述大间隔事件的发生原因； 基于所述大间隔事件的发生原因、所述行驶路线数据和所述车次数据，确定所述大间隔事件的影响站点范围； 基于所述大间隔事件的发生原因和所述大间隔事件的影响站点范围，确定所述大间隔事件的车次调度策略； 所述基于所述行驶路线数据中的拥堵指数、所述车次数据中的当前车次的车辆状态和车辆满载率，确定所述大间隔事件的发生原因，包括： 若所述车辆状态为故障状态，则所述大间隔事件的发生原因为车辆故障； 若所述车辆状态为非故障状态，且所述拥堵指数大于或等于设定拥堵阈值，则所述大间隔事件的发生原因为道路拥堵； 若所述车辆状态为非故障状态，所述拥堵指数小于所述设定拥堵阈值，且所述车辆满载率大于或等于设定满载率，则所述大间隔事件的发生原因为客流过大； 若所述车辆状态为非故障状态，所述拥堵指数小于所述设定拥堵阈值，且所述车辆的车辆满载率小于所述设定满载率，则所述大间隔事件的发生原因为车辆晚发； 所述基于所述大间隔事件的发生原因、所述行驶路线数据和所述车次数据，确定所述大间隔事件的影响站点范围，包括： 若所述大间隔事件的发生原因为车辆故障，则基于所述行驶路线数据，在所述车次的行驶方向上，确定站点位置处于所述大间隔事件的发生位置之后的各第一影响站点；基于所述各第一影响站点，确定所述影响站点范围； 若所述大间隔事件的发生原因为道路拥堵，则基于所述行驶路线数据中各相邻两个站点之间的站点距离和所述车次数据中所述车次在各相邻两个站点之间的行驶速度，确定各相邻两个站点之间的行驶时长；基于各相邻两个站点之间的行驶时长和所述车次数据中所述车次在各站点的停站时长，确定各相邻两个站点之间的通行时长；分别在相邻两个站点之间的通行时长大于对应的标准通行时长时，将所述相邻两个站点中到达时间最早的站点作为第二影响站点；基于各第二影响站点，确定所述影响站点范围； 若所述大间隔事件的发生原因为车辆晚发，则基于所述行驶路线数据，在所述车次的行驶方向上，确定站点位置处于所述大间隔事件的发生位置之后的各第一站点；基于所述行驶路线数据中各相邻两个第一站点之间的站点距离和所述车次数据中所述车次在各相邻两个第一站点之间的行驶速度，确定各相邻两个第一站点之间的行驶时长；基于各相邻两个第一站点之间的行驶时长和所述车次数据中所述车次在各第一站点的停站时长，确定各相邻两个第一站点之间的通行时长；分别在相邻两个第一站点之间的通行时长大于对应的标准通行时长时，将所述相邻两个第一站点中到达时间最早的第一站点作为第三影响站点；基于各第三影响站点，确定所述影响站点范围。

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青岛交通科技信息有限公司，其通讯地址为：266100 山东省青岛市崂山区崂山路79号；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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