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龙图腾网获悉深圳市阿拉丁无人机有限公司申请的专利一种基于无人机观测联合建模的交通行驶策略优化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：CN120412277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510675535.7，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于无人机观测联合建模的交通行驶策略优化方法是由吴李海设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机观测联合建模的交通行驶策略优化方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于无人机观测联合建模的交通行驶策略优化方法。所述方法包括：在当前交通环境中，获取由图像拍摄设备在当前时段采集的当前图像交通数据以及获取在历史时段存储的历史文本交通数据；确定与当前交通环境的复杂程度匹配的目标路径优化算法，基于目标路径优化算法对由当前图像交通数据所得的当前交通流量特征进行数据分析得到路径优化策略；基于多层次结构的网络，对当前交通流量特征以及结合当前图像交通数据与历史文本交通数据所得的预测交通流量特征进行逐层数据分析得到信号灯优化策略；将路径优化策略与信号灯优化策略作为在当前交通环境中的各个车辆的交通行驶策略。采用本方法能够有效地、精准地提高路网的整体运行效率。

本发明授权一种基于无人机观测联合建模的交通行驶策略优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机观测联合建模的交通行驶策略优化方法，其特征在于，所述方法包括： 在当前交通环境中，获取由预设图像拍摄设备在当前时段采集的当前图像交通数据以及获取在历史时段存储的历史文本交通数据，所述图像拍摄设备为部署在所述当前交通环境中的多个无人机设备以对所述当前交通环境进行联合观测； 确定与所述当前交通环境的复杂程度匹配的目标路径优化算法，基于所述目标路径优化算法对由所述当前图像交通数据所得的当前交通流量特征进行数据分析处理，得到路径优化策略，所述当前交通环境的复杂程度是根据所述当前图像交通数据所确定的； 基于预设的多层次结构的网络，对所述当前交通流量特征以及结合所述当前图像交通数据与所述历史文本交通数据所得的预测交通流量特征进行逐层数据分析处理，得到信号灯优化策略； 将所述路径优化策略与所述信号灯优化策略作为在所述当前交通环境中的各个车辆的交通行驶策略，所述交通行驶策略用于为在所述当前交通环境中的各个车辆提供行驶路径建议与行驶速度建议； 其中，所述确定与所述当前交通环境的复杂程度匹配的目标路径优化算法，基于所述目标路径优化算法对由所述当前图像交通数据所得的当前交通流量特征进行数据分析处理，得到路径优化策略，包括： 若所述当前交通环境的复杂程度满足预设第一判定条件，则将基于时序网络的路径优化算法作为目标路径优化算法，所述时序网络是一种结合深度强化学习与时序建模结构的网络；将在所述当前交通环境中的任一车辆作为目标车辆，基于所述时序网络对所述当前交通流量特征进行时序特征分析处理，预测得到所述目标车辆自起点至终点之间的各个路口节点的行驶动作以及各个路口节点之间的行驶速度；基于在所述当前交通环境中的各个车辆分别自相应起点至相应终点之间的各个路口节点的行驶动作以及各个路口节点之间的行驶速度，得到路径优化策略； 若所述当前交通环境的复杂程度满足预设第二判定条件，则将基于无人机联合反馈的改进蚂蚁算法的路径优化算法作为目标路径优化算法；将在所述当前交通环境中的任一车辆作为目标车辆，根据基于无人机联合反馈的改进蚂蚁算法，对所述目标车辆在当前路口节点分别与各个相邻路口节点之间的无人机实时反馈的当前交通流量特征以及信息素进行数据分析处理，计算得到所述当前路口节点分别与各个相邻路口节点之间的转移概率；将最大转移概率对应的相邻路口节点作为所述当前路口节点对应的下一路口节点，对所述下一路口节点重复进行转移概率计算直至确定所述目标车辆自所述当前路口节点至终点之间的各个路口节点；基于在所述当前交通环境中的各个车辆分别自相应起点至相应终点之间的各个路口节点，得到路径优化策略。

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深圳市阿拉丁无人机有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)；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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