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龙图腾网恭喜广东申创光电科技有限公司申请的专利基于边缘计算的智慧交通数据处理方法及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：CN119479316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202510054620.1，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于边缘计算的智慧交通数据处理方法及系统是由曾二林;陈斌;钟伟建;刘小华设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的智慧交通数据处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于边缘计算的智慧交通数据处理方法及系统，该方法包括：通过边缘计算节点采集多源交通数据，对数据进行预处理，得到预处理数据。对预处理数据进行时空对齐和数据关联处理，生成关联数据集，并在边缘计算节点完成特征提取和初步分析，得到本地分析结果。本地分析结果传输至云端服务器，进行深度数据挖掘和模式识别，生成全局分析结果。基于全局分析结果，在边缘计算节点生成局部交通控制策略，在云端服务器生成全局交通优化方案。局部交通控制策略被下发至交通设施执行，全局优化方案被分发至各边缘计算节点以实现协同控制。本发明结合边缘计算与云端处理的优势，有效提高了交通数据处理的实时性和智慧交通系统的整体优化能力。

本发明授权基于边缘计算的智慧交通数据处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘计算的智慧交通数据处理方法，其特征在于，所述基于边缘计算的智慧交通数据处理方法包括：通过预设的边缘计算节点采集多源交通数据，并对所述多源交通数据进行数据预处理，得到预处理数据；对所述预处理数据进行时空对齐和数据关联，得到关联数据集，并在边缘计算节点对所述关联数据集进行特征提取和初步分析，得到本地分析结果；将所述本地分析结果传输至云端服务器，进行深度数据挖掘和模式识别，得到全局分析结果，并基于所述全局分析结果，在边缘计算节点生成局部交通控制策略以及在云端服务器生成全局交通优化方案；所述将所述本地分析结果传输至云端服务器，进行深度数据挖掘和模式识别，得到全局分析结果包括：对来自多个边缘节点的本地分析结果进行时空对齐和数据融合，得到全局数据集，并利用多尺度小波变换对所述全局数据集进行时频域分解，得到多层次特征表示；通过预设的深度信念网络对所述多层次特征表示进行非监督学习，提取高阶抽象特征，得到深度特征向量；对所述深度特征向量应用预先训练好的动态贝叶斯网络，进行交通状态推理，得到当前交通状态估计；将所述当前交通状态估计输入长短时记忆网络模型，得到未来交通状态预测结果，并结合所述未来交通状态预测结果、当前交通状态估计和历史交通数据，进行多维度对比分析，得到全局分析结果；所述基于所述全局分析结果，在边缘计算节点生成局部交通控制策略以及在云端服务器生成全局交通优化方案包括：对所述全局分析结果应用多目标遗传算法，生成候选全局交通优化方案集合，并从所述候选全局交通优化方案集合中，基于预定义的评价指标选择最优方案，得到初始优化方案；利用交通流理论对所述初始优化方案进行宏观评估，筛选出可行方案子集，得到优化候选方案，并将所述优化候选方案输入预训练的强化学习模型，对每个候选方案进行评估，得到方案评分列表；基于所述方案评分列表，使用蒙特卡洛树搜索算法探索决策空间，选择最优行动序列，得到优化行动方案，并将所述优化行动方案转换为具体的交通控制参数，得到全局交通优化方案；基于所述全局交通优化方案，使用图分割算法将预设的全局优化问题分解为多个子问题，得到区域控制任务，并在边缘计算节点对所述区域控制任务应用模型预测控制算法，生成适应本地交通特征的控制策略，得到局部交通控制策略；将所述局部交通控制策略下发至相应的交通设施执行，并将所述全局交通优化方案分发至各边缘计算节点进行协同控制。

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