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龙图腾网获悉广东省公路建设有限公司深中通道管理中心;交通运输部公路科学研究所;广东省公路建设有限公司申请的专利基于管控单元的高速公路应急响应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：CN120071611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202510186612.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于管控单元的高速公路应急响应方法及系统是由陈伟乐;宋神友;矫成武;孙铭;范传斌;徐先蔚;刘睿彻;赵娜乐;马二顺;陈楚群;侯德藻;郝思源;李佳辉设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于管控单元的高速公路应急响应方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于管控单元的高速公路应急响应方法及系统，通过获取高速公路应急事件的事件逻辑知识网络和管控单元监控流中的行驶事件数据，能够系统地分析并处理每个管控单元行驶事件在多个具有逻辑时序次序的应急响应阶段上的知识向量数据。通过融合各应急响应阶段的初始知识向量数据和在先传递知识向量数据，生成了更为准确和全面的传递知识向量数据，进而确定了各应急响应阶段对应的响应方案。此方法不仅提高了应急响应的精准度和效率，还通过确定候选管控单元行驶事件的优先级信息，优化了应急资源的分配和调度。最终，依据各管控单元行驶事件的优先级信息，能够迅速且准确地确定与高速公路应急事件对应的处置事件。

本发明授权基于管控单元的高速公路应急响应方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于管控单元的高速公路应急响应方法，其特征在于，所述方法包括： 获取高速公路应急事件的事件逻辑知识网络和管控单元监控流中各管控单元行驶事件分别对应的行驶事件数据； 依据所述事件逻辑知识网络和各管控单元行驶事件分别对应的行驶事件数据，获取每个管控单元行驶事件分别在多个应急响应阶段上的初始知识向量数据，所述多个应急响应阶段存在逻辑时序次序； 针对每个管控单元行驶事件，将候选管控单元行驶事件在每个应急响应阶段上的初始知识向量数据和对应的在先传递知识向量数据进行交互融合，生成各应急响应阶段分别对应的传递知识向量数据，所述在先传递知识向量数据为相应应急响应阶段存在逻辑时序联系的应急响应阶段对应的传递知识向量数据； 依据各应急响应阶段分别对应的传递知识向量数据，确定各应急响应阶段分别对应的响应方案，并依据各应急响应阶段分别对应的响应方案，确定候选管控单元行驶事件的优先级信息； 依据所述管控单元监控流中各管控单元行驶事件分别对应的优先级信息，确定与所述高速公路应急事件对应的处置事件； 所述依据所述事件逻辑知识网络和各管控单元行驶事件分别对应的行驶事件数据，获取每个管控单元行驶事件分别在多个应急响应阶段上的初始知识向量数据，包括： 针对每个管控单元行驶事件，依据所述事件逻辑知识网络和候选管控单元行驶事件对应的行驶事件数据，通过应急响应分析模型中的初始逻辑学习模块，获取候选管控单元行驶事件分别在多个应急响应阶段上的初始知识向量数据； 所述针对每个管控单元行驶事件，将候选管控单元行驶事件在每个应急响应阶段上的初始知识向量数据和对应的在先传递知识向量数据进行交互融合，生成各应急响应阶段分别对应的传递知识向量数据，包括： 针对每个应急响应阶段，利用所述应急响应分析模型中候选应急响应阶段对应的知识迁移融合模块，将候选管控单元行驶事件在候选应急响应阶段上的初始知识向量数据和对应的在先传递知识向量数据进行交互融合，生成候选应急响应阶段对应的传递知识向量数据； 其中，所述利用所述应急响应分析模型中候选应急响应阶段对应的知识迁移融合模块，将候选管控单元行驶事件在候选应急响应阶段上的初始知识向量数据和对应的在先传递知识向量数据进行交互融合，生成候选应急响应阶段对应的传递知识向量数据的步骤，包括： 对所述初始知识向量数据和所述在先传递知识向量数据进行归一化处理，并从归一化后的初始知识向量数据中提取与应急响应相关的第一特征信息，生成初始特征集合，所述第一特征信息包括事件类型特征、事件严重程度特征、事件发生位置特征，以及从归一化后的在先传递知识向量数据中提取与应急响应历史关联的第二特征信息，生成在先特征集合，所述第二特征信息包括历史类似事件的处理方式特征、历史事件对当前事件的影响特征； 对所述初始特征集合和所述在先特征集合中的特征进行匹配分析，确定所述初始特征集合和所述在先特征集合中相互关联的特征对，对于关联程度大于设定阈值的目标特征对，分析所述目标特征对的内在逻辑关系，并根据内在逻辑关系分析结果，构建特征关联矩阵，所述特征关联矩阵用于记录特征之间的关联关系和关联强度； 依据所述特征关联矩阵中记录的关联关系和关联强度，对所述初始特征集合和所述在先特征集合中的特征进行融合，生成综合特征集合后，以所述综合特征集合中的特征为节点，根据特征之间的关联关系构建知识图谱，在所述知识图谱中，节点表示不同的特征，边表示特征之间的关联关系； 利用图挖掘算法对所述知识图谱进行分析，挖掘所述知识图谱中潜在的知识模式和关系规则，所述知识模式和关系规则用于反映应急响应过程中的内在规律和逻辑； 对所述知识图谱中挖掘出的知识模式和关系规则进行筛选，剔除对生成传递知识向量数据的贡献度小于设定贡献度的知识模式和关系规则，并对筛选后的知识模式和关系规则进行重要性评估，为每个知识模式和关系规则分配重要性权重； 根据知识模式和关系规则集合中记录的信息，依据为每个知识模式和关系规则分配的重要性权重，对所述综合特征集合中的特征进行融合和调整，生成优化后的综合特征集合，并将优化后的综合特征集合进行整合和编码后，转化为向量形式的表示，生成候选应急响应阶段对应的传递知识向量数据。

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