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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于多源交通参数融合的交通安全隐患识别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：CN120526398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510984581.5，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于多源交通参数融合的交通安全隐患识别方法是由冯忠祥;徐君豪;金会庆;张秀伟;高雅设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源交通参数融合的交通安全隐患识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源交通参数融合的交通安全隐患识别方法，涉及交通安全技术领域，包括：选取与影响道路交通安全的隐患因素指标，建立各隐患因素等级划分标准与评分标准；确定各隐患因素的组合权重；将拍摄的道路视频数据与道路历史数据输入到基于Transformer的道路隐患识别模型中，识别出每帧图片中存在的隐患因素以及各相关隐患的等级；利用可拓云的理论确定各帧的隐患评价等级，将各帧的隐患评价等级集合在一起构成对整个目标道路的隐患评价等级评价；将Transformer的道路隐患识别模型的识别结果与可拓云模型相结合确定云关联度，将通过各隐患因素权重与云关联度结合，能够确定道路隐患等级，量化道路隐患等级。

本发明授权一种基于多源交通参数融合的交通安全隐患识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多源交通参数融合的交通安全隐患识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1选取与影响道路交通安全的隐患因素指标，隐患因素指标包括：路面破损率、行车视距、大型车比例、交通标志和标线、护栏完备率、路侧环境状况、路肩宽度、道路坡度，建立各隐患因素指标等级划分标准，以及各等级隐患因素指标的评分标准； 2分别利用序关系分析法与熵权法确定隐患因素指标的权重，对序关系分析法以及熵权法所确定隐患因素指标的权重再进行加权求和，确定各隐患因素指标的组合权重； 3在车辆上安装相机对目标道路进行拍摄，将拍摄的道路视频数据与道路历史数据输入到基于Transformer的道路隐患识别模型中，识别出每帧图片中存在的隐患因素指标以及各隐患因素指标的等级； 其中行车视距，即指驾驶员在道路上沿着行车路线驾驶时能够清晰看到的最远距离；对当前帧目标道路上的视线障碍物进行识别，计算车辆当前距该障碍物的距离dSSD，根据距离dSSD确定当前道路行车视距的隐患等级； ； 其中，h为摄像机距离地面的高度，H为障碍物的高度，为道路坡度，为摄像机的有效俯仰角，，障碍物在图像中的像素坐标为u，v，图像中心坐标为cx，cy，f是摄像机的焦距，是摄像机的俯仰角； 4根据每帧存在的隐患因素指标以及各隐患因素指标的等级，结合各等级隐患因素指标的评分标准以及各隐患因素指标的权重，利用可拓云的理论确定各帧的隐患评价等级，将各帧的隐患评价等级集合在一起构成对整个目标道路的隐患评价等级评价； 可拓云模型如下： ； 其中，F为隐患等级评价结果，表示第s帧中的评价路段，Cj表示隐患因素指标，表示隐患因素指标Cj的特征值，为隐患因素指标Cj等级云的参数，n为隐患因素指标的个数，g为隐患因素指标的隐患等级； ； 其中，Mmax、Mmin分别为各隐患因素指标所属等级评分的最大值、最小值，Exjg为指标对应Cj等级g的期望值，Enjg为指标对应等级g的熵值，Eejg为指标对应等级g的超熵值，为常数，由决策者根据评价对象和计算评价结果调整。

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