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龙图腾网获悉福建工程学院申请的专利基于贝叶斯线性模型的公路交通流异常检测方法及系统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：CN116311929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310242737.3，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于贝叶斯线性模型的公路交通流异常检测方法及系统是由廖律超;李峥嵘;赵钊林;郑淇;肖菡堃;邹复民;甘振华;曾界茂;熊镕;江文霞设计研发完成，并于2023-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯线性模型的公路交通流异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于交通流检测技术领域，具体涉及一种基于贝叶斯线性模型的公路交通流异常检测方法及系统，方法包括以下步骤：对车辆到达历史数据进行预处理；对预处理后的数据进行分布拟合处理；用贝叶斯线性模型对分布拟合处理后的数据进行学习，得到车辆到达分布参数变化的周期性参数；对实时采集的相应时间段内的车辆到达数据进行预处理，并对预处理后的数据进行分布拟合处理，使用贝叶斯线性模型对分布拟合处理后的数据进行处理，提取实时状态下的车辆到达分布参数；计算周期性参数与实时状态下参数的差值，得到实时状态下车辆到达分布参数的残差；使用小波变换对残差进行处理以计算得到小波能量，基于小波能量的峰值实现对交通流异常流量的检测。

本发明授权基于贝叶斯线性模型的公路交通流异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于贝叶斯线性模型的公路交通流异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对车辆到达历史数据进行预处理； S2、对预处理后的车辆到达历史数据进行分布拟合处理； S3、使用贝叶斯线性模型对分布拟合处理后的车辆到达历史数据进行学习，以得到历史数据中车辆到达分布参数变化的周期性参数； S4、对实时采集到的相应时间段内的车辆到达实时数据进行预处理，并对预处理后的车辆到达实时数据进行分布拟合处理，并使用贝叶斯线性模型对分布拟合处理后的车辆到达实时数据进行处理，以提取实时状态下的车辆到达分布参数； S5、计算周期性参数与实时状态下的车辆到达分布参数的差值，以得到实时状态下的车辆到达分布参数的残差； S6、使用小波变换对残差进行处理以计算得到小波能量，并基于小波能量的峰值以实现对公路交通流异常流量的检测； 贝叶斯线性模型由观测方程和系统方程组成； 其中观测方程为： Plt＝FtΘt+vt，vt～N0,Vt， 其中，Plt表示第l个ETC门架在t时刻的观测矢量，Ft表示t时刻对应的回归矩阵，Θt表示t时刻的系统方程，vt表示均值为0、方差为Vt的观测误差，Vt表示t时刻观测误差的随机变量噪声，N表示观察次数； 系统方程为： Θt＝GtΘt-1+wt，wt～N0,Wt， 其中，Gt表示t时刻对应的传递矩阵，Θt-1表示t-1时刻的系统方程，wt是均值为0、方差为Wt的系统误差，Wt表示t时刻系统误差的随机变量噪声； 贝叶斯线性模型的变量表征表达式为： {F,G,V,W}t＝{Ft,Gt,Vt,Wt}， 其中，F、G、V、W分别表示Ft、Gt、Vt、Wt这四个变量对应的集合。

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