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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利速度的预估方法、装置、电子设备及存储介质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：CN116504057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310413031.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权速度的预估方法、装置、电子设备及存储介质是由刘莹;李子烁;武治;白红霞;张岩设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本速度的预估方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了速度的预估方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及数据处理、深度学习和智能交通技术。其中方法包括：获取多种模态的行驶数据；对所述多种模态的行驶数据进行特征提取，得到多种模态的行驶特征数据；将不同模态的所述行驶特征数据进行交互融合，得到多种融合模态的行驶特征融合数据；以及根据所述多种融合模态的行驶特征融合数据进行速度预估，得到目标速度预估值。本公开采用多模态融合的方式，融合不同模态的行驶特征数据，将不同模态的行驶特征数据交互，从而获得更具表示性的行驶特征融合数据，进而可以实现更为精准的速度预估以及整体通行时间预估。

本发明授权速度的预估方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种速度的预估方法，包括： 获取多种模态的行驶数据； 对所述多种模态的行驶数据进行特征提取，得到多种模态的行驶特征数据； 将不同模态的所述行驶特征数据进行交互融合，得到多种融合模态的行驶特征融合数据；以及 根据所述多种融合模态的行驶特征融合数据进行速度预估，得到目标速度预估值； 所述将不同模态的所述行驶特征数据进行交互融合，得到多种融合模态的行驶特征融合数据，包括： 采用孪生网络模型将不同模态的所述行驶特征数据进行交互融合，得到所述多种融合模态的行驶特征融合数据，其中，所述多种融合模态的行驶特征融合数据包括图像雷达融合模态的行驶特征融合数据、图像行驶轨迹融合模态的行驶特征融合数据和雷达行驶轨迹融合模态的行驶特征融合数据； 所述根据所述多种融合模态的行驶特征融合数据进行速度预估，得到目标速度预估值，包括： 将所述多种融合模态的行驶特征融合数据中同一融合模态的行驶特征融合数据输入至同一个速度预估模型中，不同融合模态的行驶特征融合数据输入至不同的速度预估模型中，输出多种融合模态的初始速度预估值；以及 对所述多种融合模态的初始速度预估值进行规则融合，得到所述目标速度预估值，所述规则融合包括以下融合方式中的任意一种：最大值融合和平均值融合。

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