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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于迁移学习的城市路网无检测器路段流量实时估计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：CN116597666B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310534909.4，技术领域涉及：G08G1/065；该发明授权基于迁移学习的城市路网无检测器路段流量实时估计方法是由宋春跃;曹姗;张杰设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习的城市路网无检测器路段流量实时估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于迁移学习的城市路网无检测器路段流量实时估计方法，属于智能交通系统领域。本发明的方法包括城市局部路网相似性评价步骤和模型迁移学习步骤，城市局部路网相似性评价步骤通过对影响路段流量的多维度路网特征进行量化分析和权重赋值，建立相似性评价系统，用以寻找与无检测器路段路网流量分布相似的有检测器路段路网，模型迁移学习步骤以需要估计的无检测器路段路网为迁移学习目标领域，以相似性评价系统寻找出的有检测器路段路网为源领域，使用fine‑tuning方法进行流量估计模型的迁移学习，从而完成对无检测路段的流量实时估计；本发明充分挖掘了城市路网对流量的影响规律，以一个全新的数据驱动思路实现了无数据路段高精度流量估计。

本发明授权基于迁移学习的城市路网无检测器路段流量实时估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的城市路网无检测器路段流量实时估计方法，其特征在于，包括： S1、针对目标城市路网，以十字路口为划分点将道路划分为若干条路段并标定序号，以路段为节点，以路段之间的连接方向为边的方向，将城市路网抽象为城市路网图；再基于城市路网图构建图中各路段节点对应的局部路网，每个路段节点的局部路网为以该路段节点为中心节点，由中心节点二跳范围内的所有节点和边连接关系组成的路网； S2、以路网拓扑结构指标、路网功能区属性指标、路网距离指标和路网节点属性指标作为综合反映路网对道路交通流量影响的多维度评价指标，通过对多维度评价指标进行量化分析和权重赋值，建立城市局部路网相似性评价系统；然后利用城市局部路网相似性评价系统计算待估计的无检测器路段局部路网与各有检测器路段局部路网之间的相似性，从而寻找到与待估计的无检测器路段局部路网流量分布最相似的有检测器路段局部路网； S3、以待估计的无检测器路段局部路网为迁移学习的目标领域，以城市局部路网相似性评价系统寻找出的有检测器路段局部路网为迁移学习的源领域，使用微调fine-tuning方法对预先在源领域上训练过的流量估计模型进行迁移学习，从而利用迁移学习得到的流量估计模型完成对无检测路段的流量实时估计。

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