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龙图腾网获悉交通运输部公路科学研究所申请的专利基于管控单元的高速公路安全管控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：CN119672955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202411876981.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于管控单元的高速公路安全管控方法及系统是由赵娜乐;刘睿彻;孙铭;郝思源;李佳辉;矫成武设计研发完成，并于2024-12-19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安全管控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安全管控方法及系统，通过从样例高速公路的管控单元中精选行车路况数据与风险因子知识块，构建了高效的数据处理与风险评估体系。利用参考神经网络对样例数据进行风险描述标签预测，并通过网络训练收敛验证，确保了风险预测模型的准确性和可靠性。该方法能够针对输入的高速公路目标管控单元的实际行车路况数据，快速且准确地预测出对应的风险描述标签，特别是能够细化到多个局部风险描述标签的匹配，从而提供了更为精细化的风险评估结果。基于这些风险描述标签预测结果生成的管控建议，为高速公路的安全管理提供了科学依据，有助于及时识别并应对潜在风险，显著提升高速公路的安全管控水平和应急响应能力。

本发明授权基于管控单元的高速公路安全管控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安全管控方法，其特征在于，所述方法包括： 从样例高速公路的各个样例管控单元的样例行车路况数据序列中获取x个样例行车路况数据和Y个风险因子知识块；所述样例行车路况数据序列包括X个样例行车路况数据和所述Y个风险因子知识块，所述Y个风险因子知识块与目标风险描述标签的Y个局部风险描述标签一一对应，所述风险因子知识块用于对对应的局部风险描述标签进行知识向量表示；x、X和Y为正整数，x小于X； 将所述x个样例行车路况数据和所述Y个风险因子知识块加载至参考神经网络中进行风险描述标签预测，生成每个所述样例行车路况数据的风险描述标签预测结果；所述参考神经网络包括行车路况知识表征单元、风险因子知识表征单元和特征融合单元，所述参考神经网络是依据初始化神经网络进行参数微调生成，所述初始化神经网络是依据多个训练数据组合进行网络参数优化生成的，所述训练数据组合为训练行车路况数据和训练风险因子知识块构成的组合； 如果基于所述风险描述标签预测结果确定符合网络训练收敛要求，则从所述参考神经网络中获取风险描述标签预测网络，包括：将当前的目标风险因子知识矢量与当前的所述行车路况知识表征单元和当前的所述特征融合单元进行关联，生成风险描述标签预测网络，所述目标风险因子知识矢量根据所述Y个风险因子知识块生成； 获取输入的高速公路的目标管控单元的目标行车路况数据，通过所述风险描述标签预测网络对所述目标行车路况数据进行风险描述标签预测，生成所述目标行车路况数据的风险描述标签预测结果，并根据所述风险描述标签预测结果生成所述目标管控单元的管控建议；所述风险描述标签预测结果用于反映所述目标行车路况数据在目标风险描述标签包括的多个局部风险描述标签中所匹配的目标局部风险描述标签。

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