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龙图腾网获悉浙江中控信息产业股份有限公司申请的专利一种车路云多模态数据融合的交通信号控制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：CN120808620B 。

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：202511168401.2，技术领域涉及：G08G1/081；该发明授权一种车路云多模态数据融合的交通信号控制方法及系统是由赵鸿鸣;金峻臣;张润涵;江汪发;崔夏;王晨设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车路云多模态数据融合的交通信号控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及信号装置技术领域，公开了一种车路云多模态数据融合的交通信号控制方法及系统，包括通过车端传感器与路侧感知设备及云端互联网平台实时同步采集多模态交通数据；采用时空对齐算法融合异构数据，构建标准化时空特征矩阵；基于联邦学习机制训练的多层时空图神经网络进行交通流预测，通过强化学习与多目标优化模型生成信号控制指令；将绿波参数与动态配时方案及跨域协同策略通过云端边缘协同架构下发至路侧信号机执行控制。解决了现有技术中无法实现低延迟专网通信、数据融合效率低下、不支持无人驾驶以及部署成本高的问题，达成了低延迟通信、高可靠性、风险低的目的。

本发明授权一种车路云多模态数据融合的交通信号控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种车路云多模态数据融合的交通信号控制方法，其特征在于，包括： 通过车端传感器与路侧感知设备及云端互联网平台实时同步采集多模态交通数据； 采用时空对齐算法融合异构数据，构建标准化时空特征矩阵；基于历史交通流量互信息计算路网节点间的关联权重，构建有向加权路网关联图；采用图卷积操作处理空间特征，利用多项式递归计算优化图卷积复杂度；采用时间序列处理方法，通过门控循环单元和自注意力机制提取交通流的动态变化特征，构建标准化的多维时空特征矩阵； 基于联邦学习机制训练的多层时空图神经网络进行交通流预测，采用分层联邦学习框架，在边缘节点进行本地模型训练，注入隐私保护噪声并基于实时数据流量动态调整训练批次大小；在云端服务器进行全局模型聚合，以各区域实际路口数量作为加权因子计算全局参数，引入参数校验机制过滤异常值；通过欧氏距离评估模型差异，触发自适应调整机制；通过强化学习与多目标优化模型生成信号控制指令； 将绿波参数与动态配时方案及跨域协同策略通过云端边缘协同架构下发至路侧信号机执行控制。

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浙江中控信息产业股份有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区滨康路352号2号楼23-25层；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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