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龙图腾网获悉山东高速信息集团有限公司申请的专利一种基于AI识别的高速公路交通分流警报广播系统及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：CN120766520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510986353.1，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于AI识别的高速公路交通分流警报广播系统及方法是由姜晓庆;曹向东;宋增磊;索琳;吴佳宁;李鹏飞设计研发完成，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AI识别的高速公路交通分流警报广播系统及方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于AI识别的高速公路交通分流警报广播系统及方法，涉及高速公路分流技术领域，本申请通过对各车辆的载重及各车辆驾驶人员的驾龄、历史高速违规次数和历史高速事故次数进行分析，进而对各车辆进行分流，将危险程度高的车辆分流至安全程度较高的高速道路上，据此保证车辆的行驶安全，同时对不同的高速公路设置不同的安全车距和安全车速，进而避免因车距过近或车速过快导致的交通事故，再对各高速道路上正在行驶的各车辆进行监控，当监控到有事故或违规情况发生时，通过广播进行播报，有利于提高对各驾驶人员的威慑力，避免多次违规导致交通事故。

本发明授权一种基于AI识别的高速公路交通分流警报广播系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI识别的高速公路交通分流警报广播系统，其特征在于，包括： 分流模块：包括入口分流单元和路中分流单元； 高速公路入口分流单元用于通过AI识别技术采集各车辆的车辆信息和各车辆的驾驶信息，进而分析得到各车辆的安全行为特征值，同时从数据中心获取各高速公路的道路信息，进而分析得到各高速公路的道路行为特征值，从而根据各车辆的安全行为特征值和各高速公路的道路行为特征值对各车辆进行分流，并根据各高速公路的道路特征值设定不同的车距阈值和车速阈值； 所述通过AI识别技术采集各车辆的车辆信息和各车俩的驾驶信息，具体过程如下： 在收费站入口处安装传感器称重系统和AI摄像设备，通过传感器称重系统获取各车辆的整体重量，通过AI摄像设备对各车辆和各车辆驾驶室进行抓拍，进而通过各车辆的图像识别各车辆的型号，根据各车辆的型号获取各车辆的自重和标准载重，同时根据各驾驶室的图像对各驾驶人员进行人脸识别，并将各驾驶人员的人脸图像与数据中心存储的各驾驶人员的人脸图像进行匹配，匹配成功后获取各驾驶人员的驾驶信息； 其中各车辆的车辆信息包括车辆的整体重量、自重和标准载重；各车辆的驾驶信息包括驾龄、历史高速事故次数和历史高速违规次数； 所述分析得到各车辆的安全行为特征值，具体分析过程如下： 基于各车辆的车辆信息获取各车辆的整体重量、自重和标准载重，进而分析得到各车辆的车辆安全评估系数awi，i为各车辆的编号，i为正整数； 基于各车辆的驾驶信息获取各驾驶人员的驾龄、历史高速事故次数和历史高速违规次数，进而分析得到各车辆的驾驶安全评估系数bwi； 将各车辆的车辆安全评估系数和驾驶安全评估系数代入车辆行为模型，根据车辆行为模型表达式：输出第i个车辆的安全行为特征值αi，其中w′和w″分别为设定的车辆的安全行为评估系数的上限值和下限值； 所述从数据中心获取各高速公路的道路信息，进而分析得到各高速公路的道路行为特征值，具体分析过程如下： 各高速公路的道路信息包括高速公路的历史事故发生次数、弯道数量和各弯道角度； 将各高速公路的历史事故发生次数和各弯道角度进行归一化处理后分别记为Fj和Njl,其中j为各高速公路的编号，j为正整数，l为各弯道数量的编号，l为正整数，将各高速道路进行归一化处理后的历史事故发生次数、弯道数量和各弯道角度代入公路行为模型，通过公路行为模型表达式：输出第j个高速公路的道路行为特征值βj，其中L为弯道数量总数，ρ1和ρ2分别表示高速公路的历史事故次数对应的权重因子和弯道角度对应的权重因子，F′和N′分别为高速道路的事故次数标准值和弯道角度标准值，其中将各高速公路的事故最小次数记为事故次数标准值，将各高速道路的最小弯道角度记为弯道角度标准值，e′和e''分别表示高速道路的道路安全评估系数的上限值和下限值； 所述根据各车辆的安全行为特征值和各高速公路的道路行为特征值对各车辆进行分流，具体过程如下： 将安全行为特征值为11的各车辆分流至道路行为特征值为00的各高速道路上，将安全行为特征值为10的各车辆分流至道路行为特征值为10的各高速道路上，将安全行为特征值为00的各车辆分流至道路行为特征值为11的各高速道路上，据此实现各车辆的分流； 同时将安全行为特征值为11、10和00的各车辆分别记为各一类车辆、各二类车辆和各三类车辆；将道路行为特征值为11、10和00的车辆分别记为各一类高速公路、各二类高速公路和各三类高速公路； 所述根据各高速公路的道路特征值设定不同的车距阈值和车速阈值，具体过程如下： 对于各一类高速公路，设定一类车距、一类车速最小值和一类车速最大值对各一类车辆进行管控； 对于各二类高速公路，设定二类车距、二类车速最小值和二类车速最大值对各二类车辆进行管控； 对于各三类安全道路，设定的三类车距、三类车速最小值和三类车速最大值对各三类车辆进行管控； 其中三类车距小于二类车距小于一类车距；三类车速最大值大于二类车速最大值大于一类车速最大值；三类车速最小值大于二类车速最小值大于三类车速最小值； 路中分流单元用于对各高速道路上正在行驶的各车辆进行监测，当监测到事故发生时，对各车辆进行事故分流； 所述当监测到事故发生时，对各车辆进行事故分流，具体过程如下： 将事故发生处记为目标事故发生点，进而获取距离目标事故发生点距离最近的可分流路口，记为目标分流路口，将当前高速公路的事故图像及视频上传至云数据终端，通过事故识别模型输出事故等级，进而根据各事故等级确定分流车辆数量； 再获取目标分流路口所关联的高速公路的实时车辆数量，进而判断目标分流路口所关联的高速公路车辆是否饱和，若车辆已饱和，则将距离目标事故发生点第二近的分流路口记为目标分流路口，并判断目标分流路口所关联的高速公路车辆是否饱和，直至完成分流； 广播报警模块：用于当监测到各车辆出现事故或违规时，通过广播进行播报提示。

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