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龙图腾网获悉深圳市赛诺杰科技有限公司申请的专利基于人工智能的交通信号灯故障诊断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：CN120412314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510914474.5，技术领域涉及：G08G1/097；该发明授权基于人工智能的交通信号灯故障诊断方法及系统是由汪超雄设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的交通信号灯故障诊断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于人工智能的交通信号灯故障诊断方法及系统，方法包括获取交通信号灯的硬件传感器数据、视觉监控数据和通信数据，并进行整合标签处理，得到标签多源数据集；对标签多源数据集进行特征提取，得到硬件状态特征集、显示异常特征集和通信故障特征集；依据预设的信号故障诊断模型对硬件状态特征集、显示异常特征集和通信故障特征集进行多模态融合分析，得到故障诊断结果和置信度评分；将置信度评分与预设的策略库进行策略匹配，得到初始控制策略，依据故障诊断结果对初始控制策略进行指令优化，得到故障处理控制策略。本发明能实现多源数据的综合分析，提高故障诊断的全面性和准确性。

本发明授权基于人工智能的交通信号灯故障诊断方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的交通信号灯故障诊断方法，其特征在于，包括： 获取交通信号灯的硬件传感器数据、视觉监控数据和通信数据，并进行整合标签处理，得到标签多源数据集； 对所述标签多源数据集进行特征提取，得到硬件状态特征集、显示异常特征集和通信故障特征集； 依据预设的信号故障诊断模型对所述硬件状态特征集、所述显示异常特征集和通信故障特征集进行多模态融合分析，得到故障诊断结果和置信度评分； 将所述置信度评分与预设的策略库进行策略匹配，得到初始控制策略，依据所述故障诊断结果对所述初始控制策略进行指令优化，得到故障处理控制策略； 获取所述故障处理控制策略的执行反馈数据，并对所述信号故障诊断模型进行参数反馈更新，得到优化后的信号故障诊断模型； 所述依据预设的信号故障诊断模型对所述硬件状态特征集、所述显示异常特征集和通信故障特征集进行多模态融合分析，得到故障诊断结果和置信度评分，包括： 将所述硬件状态特征集、所述显示异常特征集和所述通信故障特征集共同输入到所述信号故障诊断模型中的数据预处理层进行预处理，得到综合特征数据集； 将所述综合特征数据集输入到所述信号故障诊断模型的特征映射层，进行多模态特征空间转换和维度对齐处理，并依据双向LSTM网络构建时序关系矩阵，得到统一特征表示矩阵； 通过特征融合层对所述统一特征表示矩阵进行多头注意力计算和跨模态特征关联融合，得到融合特征向量； 将所述融合特征向量输入到特征提取层，进行深度特征提取和梯度激活映射分析，得到故障特征子集； 通过模式识别层对所述故障特征子集进行故障模式匹配和概率计算，并结合蒙特卡洛采样方法进行多次预测，得到故障类型概率分布； 将所述故障类型概率分布输入到置信度评估层，进行多维度置信度计算和阈值验证，得到置信度评分； 通过决策输出层对所述故障类型概率分布和所述置信度评分进行故障参数整合诊断，得到所述故障诊断结果。

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