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龙图腾网获悉江苏警官学院;江苏云网数智信息技术有限公司申请的专利基于雷达图像信息融合的交通管理辅助感知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：CN120748212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511257047.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于雷达图像信息融合的交通管理辅助感知系统是由李丹枫;王嘉乐;陈建国;颜斐;王凤珠设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于雷达图像信息融合的交通管理辅助感知系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能交通感知技术领域，具体为基于雷达图像信息融合的交通管理辅助感知系统。系统包括：感知融合模块，用于同步并统一雷达与视频数据坐标系，生成车辆交通流数据；状态评估模块，聚合交通流数据，计算并生成表征动态趋势的拥堵梯度；态势预测模块，构建交通态势时空图，并输入时空图预测模型，输出包含预测均值和预测不确定度的未来拥堵梯度；预警输出模块，基于预测均值与预测不确定度，通过多级决策树模型生成自适应预警级别并输出。本系统提升了交通态势感知的准确性与预测前瞻性，增强了交通管理的决策支持能力。

本发明授权基于雷达图像信息融合的交通管理辅助感知系统在权利要求书中公布了：1.基于雷达图像信息融合的交通管理辅助感知系统，其特征在于，包括： 感知融合模块：用于同步视频帧与雷达扫描帧并统一坐标系，采用多目标跟踪算法为车辆目标生成包含位置与速度信息的交通流数据； 状态评估模块：用于按车道聚合交通流数据，计算车道级宏观交通参数；基于车道级宏观交通参数的时间序列导数，根据预设权重模型生成表征拥堵动态趋势的拥堵梯度； 态势预测模块：用于构建基于历史数据学习得到的跨车道影响因子矩阵；将拥堵梯度作为节点特征，结合路网拓扑及跨车道影响因子矩阵构建交通态势时空图；将交通态势时空图输入时空图预测模型，所述时空图预测模型为深度学习模型，时空图预测模型的主体由多个堆叠的时空图卷积模块构成，每个所述时空图卷积模块内部耦合了图卷积网络和门控循环单元；所述图卷积网络负责在每一个时间步，聚合来自所述交通态势时空图中邻居节点的空间信息；所述门控循环单元负责捕捉每个节点自身特征在时间序列上的演化规律；所述时空图预测模型采用蒙特卡洛Dropout方法量化预测不确定性，在推理阶段，通过多次激活模型中原用于训练阶段的Dropout层并进行前向传播，时空图预测模型产生一组未来拥堵梯度预测序列；计算所述未来拥堵梯度预测序列的均值作为预测拥堵梯度均值，计算所述未来拥堵梯度预测序列的标准差作为预测不确定度，输出包含预测拥堵梯度均值和预测不确定度的未来拥堵梯度分布； 预警输出模块：用于基于预测拥堵梯度均值和预测不确定度，对照预设风险阈值确定自适应预警级别；在用户界面输出实时拥堵梯度、预测拥堵梯度均值、预测不确定度和自适应预警级别。

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