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龙图腾网获悉贵州交投高新科技有限公司申请的专利应用于智能人机交互的交通综合查询优化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：CN120336372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510833178.2，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权应用于智能人机交互的交通综合查询优化方法及系统是由喻琳;甘宗波;张君翼;付天龙;吴正燕;张南;许维平设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于智能人机交互的交通综合查询优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种应用于智能人机交互的交通综合查询优化方法及系统，通过获取目标用户在交互场景中输入的交通查询请求，对所述交通查询请求进行多模态特征解析，生成语义理解特征和场景关联特征，基于预设的语言大模型，对所述语义理解特征和所述场景关联特征进行动态交互特征融合处理，生成多维度意图特征，根据所述多维度意图特征，对所述目标用户的交通查询请求进行服务路径优化，生成综合响应策略；将所述综合响应策略转化为可交互的反馈信息，并动态适配所述实时环境关联信息中的设备参数，执行反馈操作以完成所述交通查询请求的优化响应。本发明可以提升智能交通查询服务的响应实时性、决策合理性和执行可靠性。

本发明授权应用于智能人机交互的交通综合查询优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于智能人机交互的交通综合查询优化方法，其特征在于，包括： 获取目标用户在交互场景中输入的交通查询请求，所述交通查询请求包括自然语言文本和实时环境关联信息； 对所述交通查询请求进行多模态特征解析，生成语义理解特征和场景关联特征，所述场景关联特征用于指示与所述交通查询请求相关的实时交通环境状态； 基于预设的语言大模型，对所述语义理解特征和所述场景关联特征进行动态交互特征融合处理，生成多维度意图特征；具体包括：将所述语义理解特征映射为第一特征向量，并将所述场景关联特征映射为第二特征向量；对所述第一特征向量和所述第二特征向量进行动态权重分配处理，确定语义权重系数和环境权重系数；根据所述语义权重系数，对所述第一特征向量进行加权调整，得到调整后的语义特征向量；根据所述环境权重系数，对所述第二特征向量进行加权调整，得到调整后的环境特征向量；将所述调整后的语义特征向量与所述调整后的环境特征向量进行拼接，生成初始融合特征；调用所述语言大模型中的意图识别层，对所述初始融合特征进行意图维度扩展，生成所述多维度意图特征；具体包括：将所述初始融合特征分解为语义主导特征分支和环境主导特征分支；其中，所述语义主导特征分支由所述调整后的语义特征向量经通道注意力筛选后的特征构成，所述环境主导特征分支由所述调整后的环境特征向量经空间注意力筛选后的特征构成；对所述语义主导特征分支进行上下文需求关联分析，提取用户显式需求特征；其中，所述上下文需求关联分析通过遍历所述语义主导特征分支中的语义单元与预定义的交通服务关键词集合的匹配关系实现；对所述环境主导特征分支进行动态场景适配分析，生成隐式场景适配特征；其中，所述动态场景适配分析包括：基于所述环境主导特征分支中的实时交通状态参数，确定目标用户所处场景对交通资源的动态约束条件；将所述用户显式需求特征和所述隐式场景适配特征输入跨模态交互网络，生成潜在需求补偿特征；其中，所述跨模态交互网络通过交替执行语义特征到环境特征的投影映射及环境特征到语义特征的反馈修正实现特征补偿；对所述用户显式需求特征、所述隐式场景适配特征及所述潜在需求补偿特征进行特征正交化处理，消除冗余信息后生成正交需求特征集合；基于所述正交需求特征集合中的各特征向量，构建多维度需求分布矩阵，并对所述多维度需求分布矩阵进行特征维度扩展，生成包含显式需求、隐式场景适配及实时资源约束的所述多维度意图特征；其中，所述特征维度扩展通过将所述多维度需求分布矩阵与预训练的资源约束嵌入向量进行张量拼接实现； 根据所述多维度意图特征，对所述目标用户的交通查询请求进行服务路径优化，生成综合响应策略； 将所述综合响应策略转化为可交互的反馈信息，并动态适配所述实时环境关联信息中的设备参数，执行反馈操作以完成所述交通查询请求的优化响应。

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贵州交投高新科技有限公司，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市云岩区延安中路1号9层4号；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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