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龙图腾网恭喜交通运输部公路科学研究所申请的专利基于管控单元的高速公路行车风险预测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：CN119672954B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202411876979.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于管控单元的高速公路行车风险预测方法及系统是由赵娜乐;孙铭;郝思源;刘睿彻;李佳辉;矫成武设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于管控单元的高速公路行车风险预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于管控单元的高速公路行车风险预测方法及系统，首先能够自动从目标行车路况数据中提取出关键的风险区域，即X个行车风险路况数据，随后通过对这些风险区域进行细致的风险知识点估计，生成详尽的风险知识点估计数据，通过采用经过参数优化的目标行车风险估计网络，本发明显著提高了行车风险预测的准确性与可靠性。在训练过程中，通过样例行车路况数据的先验风险知识点与估计风险知识点之间的对比，不断优化网络参数，直至满足训练终止要求，确保了网络模型的预测性能。由此，本发明不仅能够有效识别潜在的高速公路行车风险，还能为交通管理部门提供科学、合理的管控方案建议，从而提升高速公路的行车安全，减少交通事故的发生。

本发明授权基于管控单元的高速公路行车风险预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于管控单元的高速公路行车风险预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标行车路况数据，所述目标行车路况数据是对目标高速公路的目标管控单元进行实时行车路况监测获得的待分析行车路况数据；将所述目标行车路况数据加载至目标行车风险估计网络，利用所述目标行车风险估计网络中的目标风险行车区域定位单元从所述目标行车路况数据中提取到X个行车风险路况数据；利用所述目标行车风险估计网络中的目标风险知识点估计单元对所述X个行车风险路况数据进行估计，生成所述目标行车路况数据的风险知识点估计数据，所述X不小于1，所述X个行车风险路况数据用于表示所述目标行车路况数据中估计风险置信度不小于门限置信度的区域路况数据；基于所述目标行车路况数据的风险知识点估计数据对所述目标管控单元对应的管控节点进行管控方案决策；其中，所述目标行车风险估计网络是使用样例行车路况数据和样例区域路况数据对初始化行车风险估计网络进行参数优化、直到符合下述训练终止要求所生成的深度学习网络：所述样例行车路况数据的先验风险知识点数据与目标行车风险路况数据的估计风险知识点数据之间符合第一训练误差要求，所述目标行车风险路况数据是利用所述初始化行车风险估计网络中的初始化风险行车区域定位单元输出的所述样例行车路况数据中估计风险置信度最大的行车风险路况数据。

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