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龙图腾网获悉天台远大交通设施有限公司申请的专利一种基于路况情报灯的高速公路安全预警系统和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：CN120014857B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510188314.7，技术领域涉及：G08G1/095；该发明授权一种基于路况情报灯的高速公路安全预警系统和方法是由奚海平;陈笑楚;陈义灶设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于路况情报灯的高速公路安全预警系统和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及交通安全与智能交通系统技术领域，具体而言，涉及一种基于路况情报灯的高速公路安全预警系统与方法，该系统包括前端采集子系统、深度学习分析子系统、通信与控制子系统以及外部服务联动子系统。前端采集子系统通过太阳能路况情报灯、高速摄像机、气象传感器和车检器等设备获取实时交通数据、天气信息及视频流。深度学习分析子系统采用多源数据融合、多层时空特征提取网络和动态风险评估模块，实现对交通风险的精准识别与评分，并生成相应的分流策略。通信与控制子系统通过后台平台与数据服务器实现对前端警示设备的实时控制，并将预警信息推送至导航平台、视频监控平台及交通管理部门。本发明有效降低二次事故发生概率，提高高速公路安全性与通行效率。

本发明授权一种基于路况情报灯的高速公路安全预警系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于路况情报灯的高速公路安全预警系统，其特征在于，该系统包括： 1前端采集及警示子系统，包括由太阳能供电的路况情报灯和前端采集模块； a所述路况情报灯配备双高亮爆闪警示灯、高音喇叭及点阵LED显示屏，并通过无线通讯模块接收后台指令； b所述前端采集模块包括高速摄像机、气象传感器、车检器多种传感设备，用于采集道路交通状态、天气信息及车辆运行数据； 2深度学习分析子系统，部署于云端或后台中心，包括： a多源数据融合模块，用于接收高速摄像机、气象传感器、车检器及导航平台反馈的实时数据，并进行多模态数据预处理与对齐； b多层时空特征提取网络，基于卷积神经网络CNN与自注意力机制Self-Attention融合结构，对视频帧及时序交通数据进行特征提取，以关注潜在事故发生区域或异常车辆轨迹； c动态风险评估与预测模块，基于长短期记忆网络LSTM或Transformer结构，结合天气变化、交通流量波动及历史事故数据，对高速公路上可能发生的事故或异常进行风险评分，并自动生成预警等级与建议分流策略； 3通信与控制子系统，包括数据交换服务器和后台控制平台，用于接收深度学习分析子系统的风险评估结果，并向前端采集及警示子系统下达控制指令，以自动或半自动调整路况情报灯的闪烁模式、LED显示内容及语音播报的形式和内容； 4外部服务联动子系统，包括与高速视频监控平台及导航平台的双向数据交互模块，在识别到交通拥堵、恶劣天气、交通事故或道路施工的异常信息时，自动触发预警，并将相应的分流方案或安全驾驶提示同步推送至导航平台； 5自学习优化子系统，包括： a历史数据增量学习模块，对历次事故、预警信息及预警响应结果进行记录与标签化，离线时通过增量学习方法对深度学习模型进行动态更新； b反馈改进模块，根据现场监控人员、巡逻交警及导航平台用户的反馈，实时评估预警效果，自动修正模型参数或报警阈值，提高对异常场景的识别准确率和时效性； 6事故与恶劣天气一体化预警策略，在识别到事故、冰雪、团雾、积水目标事件时，结合实时交通流量预测结果与分流策略，向路况情报灯发出警示提示，并通过高音喇叭进行语音播放，同时在导航平台上推送相应的诱导分流信息，以避免二次事故并优化交通组织； 多源数据融合模块采用动态邻域映射处理方法，动态邻域映射包括以下的步骤： a高速公路逻辑区段划分 将整个高速公路网络按车道与地理位置划分为若干区段{S1,S2,…,Sn}，每个区段对应一个或多个监控摄像头及车检器传感器； 对于区段Si和Sj的空间邻接关系，定义初始邻接矩阵A∈Rn×n： ； b邻域动态权重更新 当某区段发生事故或流量异常时，对应区段的邻居权重临时提升；在矩阵A中设置一个动态权重因子，使得： ， 其中，是初始邻接关系，则根据实时流量波动、历史事故概率因素计算，按以下方式： ， 其中表示区段Si与其邻居Sj最近时刻流量的快速变化率，为阈值，γ为调节系数； c在融合时使用邻接矩阵 在进行数据对齐或后续特征提取时，根据更新后的At来确定某个区段在融合时需重点关注的邻居区段数据，提升对附近事故或拥堵波及的敏感度。

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