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龙图腾网获悉华芯数智(北京)科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的多模态交通流量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：CN120299266B 。

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：202510428544.6，技术领域涉及：G08G1/065；该发明授权一种基于深度学习的多模态交通流量预测方法及系统是由宋诚;李骁;陈文谦;魏云霞;刘秋燕;梁鹏;李小玲设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的多模态交通流量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深度学习的多模态交通流量预测方法及系统，该方法包括：电子设备获取特定路口的多模态车辆行驶采集数据；利用交通流量预测模型进行预测，得到特定路口的交通流量预测数据；将交通流量预测数据输入双Q网络结构的强化学习模型，得到特定路口的交通信号灯调控策略。本发明实施例中利用交通流量预测模型得到交通流量预测数据，还利用双Q网络结构的强化学习模型构建以路口通行效率最大化为目标的马尔可夫决策模型，对马尔可夫决策模型进行求解，得到特定路口的交通信号灯调控策略，这种方式不仅实现了对交通信号灯控制策略的确定，而且无需重新计算模型参数，降低计算耗时，可以实现对突发性事件的处理。

本发明授权一种基于深度学习的多模态交通流量预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多模态交通流量预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取特定路口的多模态车辆行驶采集数据； 基于所述多模态车辆行驶采集数据，利用交通流量预测模型进行预测，得到所述特定路口的交通流量预测数据； 将所述交通流量预测数据输入双Q网络结构的强化学习模型，构建以路口通行效率最大化为目标的马尔可夫决策模型； 对所述马尔可夫决策模型进行求解，得到所述特定路口的交通信号灯调控策略； 其中，所述交通流量预测模型集成空间流网络层、运动流网络层、时序预测层、多模态融合层、全连接层；所述双Q网络结构的强化学习模型通过PyTorch和张量流TensorFlow实现； 所述基于所述多模态车辆行驶采集数据，利用交通流量预测模型进行预测，得到所述特定路口的交通流量预测数据包括： 基于所述多模态车辆行驶采集数据中的视频帧数据，利用所述空间流网络层进行数据处理，得到车辆分布特征； 基于所述多模态车辆行驶采集数据中的车辆轨迹的数据，利用所述运动流网络层分析光流场进行车辆运动趋势分析，得到轨迹模式特征； 基于所述多模态车辆行驶采集数据中的传感器的时序数据，利用所述时序预测层通过注意力机制加权关键时间节点，得到传感器时序特征； 基于所述车辆分布特征、所述轨迹模式特征及所述传感器时序特征，利用所述多模态融合层进行张量拼接，得到拼接后的目标特征； 基于所述目标特征，利用所述全连接层进行特征交互，得到交通流量预测数据。

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