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龙图腾网获悉重庆大学;重庆市西站投资发展有限公司;重庆设计集团有限公司申请的专利一种基于路网动态特征采样聚合的关键路段辨识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：CN120452190B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510575289.8，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于路网动态特征采样聚合的关键路段辨识方法是由孙桢鸿;杨梦宁;游启家;戚静;蒋融寒;宾科;欧阳磊;向熙熙设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于路网动态特征采样聚合的关键路段辨识方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于路网动态特征采样聚合的关键路段辨识方法，包括如下步骤：选取交通数据库X并采用networkx库和pandas库对X进行预处理得到含有交通特征的交通网络线图G；构建关键道路识别模型M，然后将G输入M，G经过数据预处理模块得到经过GraphDFSAGE模块得到经过关键列表输出模块得到最终的关键道路列表。本发明方法在识别未知区域的关键道路上具有更高的准确性，并且使用的参数更少，使得很多数据量少的交通网络也可以获得更准确的关键道路推荐结果，对于交通资源的计划和利用提供更好的参考意见。

本发明授权一种基于路网动态特征采样聚合的关键路段辨识方法在权利要求书中公布了：1.一种基于路网动态特征采样聚合的关键路段辨识方法，其特征在于，包括如下步骤： 选择某地区的交通数据库X； S100：采用Python中的networkx库和pandas库对X进行数据处理得到X对应的交通数据信息表，交通数据信息表包括网络拓扑图和交通特征信息； 将X对应的交通数据信息表转化成矩阵后得到交通网络线图G； G的表达式如下： 其中，V=为节点的集合，表示G中第n个节点，表示G中的节点总数，表示G中的边集合，表示G中与之间的一条边，；表示时间T内G中每个节点平均速度的集合，表示G中车辆经过第n个节点的平均速度；表示时间T内G中每个节点车流量的集合，表示G中经过第n个节点的车流量；表示节点对应实际路段的长度的集合，表示G中第n个节点对应的实际路段的长度； S200：构建关键道路辨识模型M，M包括数据预处理模块、GraphDFSAGE模块和关键列表输出模块； 数据预处理模块用于将G进行预处理，依据G中的，获取G中所有节点的初始多维区域特征向量集合； GraphDFSAGE模块为改进后的GraphSAGE层模型，是将GraphSAGE的随机采样方式变为基于交通流量且有偏重的采样方式；用于将与G输入GraphDFSAGE模块，输出得到所有节点嵌入特征集合； 关键列表输出模块用于将作为输入，输出为最终的关键道路列表； 所述S200中得到最终的关键道路列表的步骤如下： S230：设置聚类算法参数λ，使用聚类算法对进行聚类得到λ类交通路段； S231：分别计算S230得到的每类交通路段中所有节点的交通需求指标平均值，计算公式如下： 其中，，h为类交通路段中的节点总数，表示第h个节点对应实际路段的长度，表示经过第h个节点的车流量，表示车辆经过第h个节点的平均速度； S232：选取交通需求指标平均值最高的一类作为关键类别，将关键类别中的所有节点的交通需求指标进行降序排列，选取前W个节点的交通需求指标对应的实际路段作为关键路段，将W个关键路段进行输出，得到最终的关键道路列表； S300：选取待测地区Y的交通数据库，重复S100-S200，得到Y的关键道路列表。

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