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龙图腾网获悉广州市图之灵计算机技术有限公司申请的专利基于深度学习的交通拥堵智能识别方法和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：CN120873786B 。

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：202511395168.1，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权基于深度学习的交通拥堵智能识别方法和系统是由林宇;张湘涛;宋英良设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的交通拥堵智能识别方法和系统在说明书摘要公布了：本申请提供了基于深度学习的交通拥堵智能识别方法和系统。该方法包括：通过获取多源交通识别数据集并优化处理，获得多源交通识别优化数据集，再构建交通场景标签特征数据，识别动态交通场景类别特征数据，评估交通拥堵初评指数，分析交通拥堵识别影响因子，优化获得交通拥堵修正指数，最后与预设动态交通拥堵识别阈值进行阈值对比，根据阈值对比结果判定是否为交通拥堵，并分析识别拥堵成因，同时生成交通拥堵智能识别报告；本申请通过采集多源异构数据，经深度学习模型完成数据融合与特征提取，结合动态场景分类与自适应阈值判定实现拥堵识别，同时，利用深度学习分类模型完成拥堵成因溯源分析，从而实现了基于深度学习的交通拥堵智能识别。

本发明授权基于深度学习的交通拥堵智能识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的交通拥堵智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取预设交通路段ID对应的多源交通识别数据集，并进行数据预处理，获得多源交通识别优化数据集，包括机动车交通运行数据、非机动车交通运行数据、行人交通运行数据、市政交通运行数据、路段关联公服场景运行数据和环境采集数据，其中，市政交通运行数据包括道路积水数据、市政井盖运行状态数据和事件特征数据，路段关联公服场景运行数据包括公服高峰时段、车辆进出频率和车辆停留时长均值； 根据所述多源交通识别优化数据集构建交通场景标签特征数据，并输入预设交通场景类别分类模型中分析处理，获得动态交通场景类别特征数据； 将所述机动车交通运行数据、非机动车交通运行数据、行人交通运行数据和路段关联公服场景运行数据进行空间特征提取、时序特征提取和拥堵诱发特征提取，获得空间特征数据、时序特征数据和拥堵诱发特征数据； 根据所述动态交通场景类别特征数据查询预设交通场景类别与特征权重值映射表，获得空间特征数据、时序特征数据和拥堵诱发特征数据对应的权重值，包括空间权重值、时序权重值和拥堵诱发权重值； 将所述空间特征数据、时序特征数据和拥堵诱发特征数据结合所述空间权重值、时序权重值和拥堵诱发权重值进行数据融合处理，获得交通拥堵初评特征数据； 将所述交通拥堵初评特征数据输入预设交通拥堵识别模型中进行处理，获得交通拥堵初评指数； 根据所述多源交通识别优化数据集进行分析处理，获得交通拥堵识别影响因子； 根据所述交通拥堵识别影响因子对所述交通拥堵初评指数进行修正，获得交通拥堵修正指数； 将所述交通拥堵修正指数与预设动态交通拥堵识别阈值进行阈值对比； 若所述交通拥堵修正指数小于预设动态交通拥堵识别阈值，则判定预设交通路段为非交通拥堵； 若所述交通拥堵修正指数大于或等于预设动态交通拥堵识别阈值，则判定预设交通路段为交通拥堵，并识别拥堵成因； 根据所述预设交通路段ID和拥堵成因生成交通拥堵智能识别报告。

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