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龙图腾网获悉深圳众庭联合科技有限公司;清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种用于道路监测的多模态传感器时间同步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：CN120090750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510249577.4，技术领域涉及：H04J3/06；该发明授权一种用于道路监测的多模态传感器时间同步方法是由张志庭;金欣;曾云辉;李黎明;郑剑峰;黄晓川;周悦设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于道路监测的多模态传感器时间同步方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种用于道路监测的多模态传感器时间同步方法，包括：获取目标道路检测的传感器数据，确定通信时延；根据实际网络情况和环境变化实时优化补偿值，得到优化数据集；基于完整的优化数据集，确定网络拓扑结构；根据优化的网络拓扑结构，确定网络中各节点相对时延信息的时间同步信号序列；优化目标道路检测的所有传感器的时间同步。本发明通过引入动态环境建模和自适应网络拓扑优化的策略，有效克服了传统时间同步技术的缺点，并能够在复杂动态环境下实现高精度的多模态数据时间同步。

本发明授权一种用于道路监测的多模态传感器时间同步方法在权利要求书中公布了：1.一种用于道路监测的多模态传感器时间同步方法，其特征在于，包括： 获取目标道路检测的传感器数据，基于所述传感器数据构建环境变化动态模型预测环境变化，根据预测环境变化预测由于环境变化导致的通信时延，生成预测出的时延补偿，并根据预测出的时延补偿对通信时延进行修正，得到修正后的通信时延； 在获取修正后的通信时延中，基于预测出的时延补偿设计自适应调整策略，根据实际网络情况和环境变化实时优化补偿值，基于优化后的补偿值对所有传感器数据进行最终同步和修正，得到完整的优化数据集； 基于完整的优化数据集，确定网络拓扑结构适应动态变化的网络负载、通信延迟和节点之间的连接质量，生成优化后的网络拓扑结构； 根据优化的网络拓扑结构，确定网络中各节点相对时延信息的时间同步信号序列，并生成最优的同步信号，同时通过实时监控网络状态的变化，动态调整时间同步信号，生成高精度时间同步信号，并根据高精度时间同步信号调整完整的优化数据集中的每个数据点，使完整的优化数据集的每个数据符合全局时间同步要求，完成目标道路检测的所有传感器的时间同步； 还包括： 基于高精度时间同步信号，将来自不同传感器或数据源的多模态数据进行时间对齐和融合，同时设计基于时序一致性约束的优化算法，对融合数据中的时序误差进行微调，确保所有模态数据的时间戳在整个时间范围内一致，优化目标道路检测的所有传感器的时间同步。

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深圳众庭联合科技有限公司;清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区招商街道沿山社区工业五路5号万维大厦407；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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