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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利基于车流密度感知与强化学习的混动汽车能量管理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：CN121034086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511555512.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于车流密度感知与强化学习的混动汽车能量管理方法是由刘颖;谢程囿;孙方宇;余九;艾田付;曾德全设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车流密度感知与强化学习的混动汽车能量管理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及车辆智能管理领域，提出一种基于车流密度感知与强化学习的混动汽车能量管理方法，通过综合车流密度感知，提高了车流密度精度，以准确判断实际交通场景状态，以实现在不同车流密度交通场景下，进行高效地能量管理调节，再通过混合预测模型进行车速预测，不仅有效捕捉车速序列中的长期依赖与周期性特征，还准确捕捉到车速的随机状态转移特性和车速瞬时变化，进一步提升了车速预测精度，还通过基于强化学习框架的能量管理优化，结合车辆的多源状态，以实现不同工况下的燃油消耗平衡与电池SOC维护平衡，本发明提高了混动汽车能量管理方法的适应性和有效性。

本发明授权基于车流密度感知与强化学习的混动汽车能量管理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车流密度感知与强化学习的混动汽车能量管理方法，其特征在于，包括： 获取实时交通场景图像并进行预处理，根据深度学习算法进行车流密度感知处理，以获取车流密度数据，所述车流密度感知处理包括视觉车流密度感知和速度车流密度感知； 所述根据深度学习算法进行车流密度感知处理，以获取车流密度数据的步骤，具体包括： 根据基于深度学习算法的目标检测模型对预处理后的实时交通场景图像进行车辆目标检测，以获取车辆目标信息，所述车辆目标信息包括车辆目标位置信息和车辆目标序号信息，根据车辆目标信息进行视觉车流密度感知，以获取视觉车流密度数据，所述目标检测模型的损失函数具体如下： ， ， ， 其中，表示目标检测模型的总损失，、分别表示目标检测模型的置信度损失和定位损失，p表示预测目标存在概率，q表示目标交并比得分，表示平衡正负样本的权重，表示调制因子，表示第i个标定的框数值，为第j个锚框数值，n、m分别表示框数值和锚框数值的总数量； 根据不同车道的车速信息进行速度车流密度感知； 所述根据不同车道的车速信息进行速度车流密度感知的步骤，具体包括： 根据车辆实时车速计算速度车流密度数据，所述速度车流密度数据的具体算法如下： ， 其中，表示速度车流密度数据，kj表示阻塞密度，km表示最佳密度，kf表示自由流密度，vf表示自由流速度，vm表示高密度拥堵流的特征速度，vk表示当前车辆速度，a1、a2表示车流密度区间系数； 根据视觉车流密度数据和速度车流密度数据计算综合车流密度数据，所述综合车流密度数据的具体算法如下： ， 其中，k表示综合车流密度，表示速度车流密度数据，kvision表示视觉车流密度； 以根据综合车流密度数据将车流状态划分为自由流状态、过渡流状态、拥堵流状态； 根据混合预测模型进行车速预测，以获取最终车速预测，所述混合预测模型基于长短期记忆网络和马尔可夫链； 根据所述车流密度数据和所述最终车速预测进行能量管理优化，以获取最终能量管理策略，所述能量管理优化基于强化学习框架。

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华东交通大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街808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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