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龙图腾网获悉深圳国家高技术产业创新中心申请的专利基于互联网地图数据的客流预测方法、装置、设备及介质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：CN120744847B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202511232691.2，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权基于互联网地图数据的客流预测方法、装置、设备及介质是由郭旭东;李鹏凯;张俊;王远回;李智;张宁;田时杉;杨博;黄靖翔;廖文娟;黄丹芮;黄子扬设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于互联网地图数据的客流预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于互联网地图数据的客流预测方法、装置、设备及介质，涉及智能交通数据处理技术领域，该方法包括：基于互联网地图获取目标区域的动态监测数据与历史基准数据，动态监测数据包括用户轨迹位置、实时移动方向，历史基准数据包括同期客流分布、环境影响参数；基于动态监测数据与历史基准数据，提取时间周期性特征、空间转移特征及环境关联特征，融合形成时空特征矩阵；将所述时空特征矩阵输入动态权重预测模型，输出包含具体区域与时段的客流预测结果。通过整合互联网地图相关的动态监测数据与历史基准数据，提取融合时间、空间及环境特征后输入动态权重预测模型，实现了高精度的客流预测，且预测结果可直接支撑后续调控策略落地。

本发明授权基于互联网地图数据的客流预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于互联网地图数据的客流预测方法，其特征在于，所述方法包括： 基于互联网地图获取目标区域的动态监测数据与历史基准数据，所述动态监测数据包括用户轨迹位置、实时移动方向，所述历史基准数据包括同期客流分布、环境影响参数； 基于所述动态监测数据与历史基准数据，提取时间周期性特征、空间转移特征及环境关联特征，融合形成时空特征矩阵； 将所述时空特征矩阵输入动态权重预测模型，输出包含具体区域与时段的客流预测结果； 其中，所述动态权重预测模型的权重调整步骤，包括： 预设互联网地图实时轨迹更新频率阈值与历史导航请求数据完整性阈值； 当实时轨迹更新频率大于所述更新频率阈值时，空间转移特征权重占比调整至预设范围，其中，互联网地图路径转移概率权重占空间特征总权重的预设比例； 当历史导航请求数据完整性大于所述完整性阈值时，时间周期性特征权重占比调整至预设范围，其中，互联网地图搜索量-客流密度滞后关系权重占时间特征总权重的预设比例； 所述预测模型采用时序网络与空间网络结合的融合架构，分别处理时间特征与空间特征。

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