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龙图腾网获悉江苏长天智远交通科技有限公司申请的专利基于雷射视融合的交通状态感知与控制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：CN120496331B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510979483.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于雷射视融合的交通状态感知与控制方法是由王登才;李阳;杜向进;秦钦设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于雷射视融合的交通状态感知与控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于雷射视融合的交通状态感知与控制方法，涉及智慧交通领域，通过高速入口匝道的交通监测系统获取车辆图像和点云数据，进行车辆静态特征识别与轨迹重建，分析得到多维参数，如车牌归属地分布、车辆类型分布、行驶速度均值，进而预测拥堵状况并输出预测拥堵系数，最终根据预测拥堵系数制定并执行交通管控方案，解决了交通流监测手段单一导致数据精准度和可靠性不足，从而造成预测全面性和精度不足的技术问题，有效提高了拥堵预测的精准度和可靠性，为交通管理提供了科学依据，有助于优化交通流、减少拥堵。

本发明授权基于雷射视融合的交通状态感知与控制方法在权利要求书中公布了：1.基于雷射视融合的交通状态感知与控制方法，其特征在于，所述方法包括： 通过高速入口匝道的交通监测系统，监测获取历史时区内匝道的车辆图像和车辆点云数据； 根据所述车辆图像和车辆点云数据进行车辆静态特征识别，输出车牌归属地分布、车辆类型分布和车流密度； 根据所述车辆图像和车辆点云数据进行车辆轨迹重建，生成车辆运动路径分布，并分析得到行驶速度均值、车间距标准差和车辆变道频率； 基于所述车牌归属地分布、车辆类型分布、车流密度、行驶速度均值、车间距标准差和车辆变道频率，进行预设时区内高速入口匝道的拥堵状况预测，输出预测拥堵系数，车牌归属地分布为不同地区车牌在总车牌数中的比例，车辆类型分布为不同类型车辆在总车辆数中的比例； 根据所述预测拥堵系数制定交通管控方案，执行所述预设时区内高速入口匝道的交通控制； 其中，通过高速入口匝道的交通监测系统，监测获取历史时区内匝道的车辆图像和车辆点云数据，包括： 激活高速入口匝道的交通监测系统，其中，所述交通监测系统包括若干个监测点，且相邻监测点的间隔距离相同，每个监测点均配备视频监控设备和激光雷达； 利用所述视频监控设备和激光雷达，监测获取历史时区内高速入口匝道的若干个监测点的若干个视频图像帧序列和若干个点云数据集序列，作为车辆图像和车辆点云数据； 其中，根据所述车辆图像和车辆点云数据进行车辆静态特征识别，输出车牌归属地分布、车辆类型分布和车流密度，包括： 利用图像识别算法，对所述若干个视频图像帧序列进行车牌信息提取，并进行归属地识别和冗余去重，输出车牌归属地占比，作为车牌归属地分布； 对视频图像帧序列和点云数据集序列进行时间对齐的空间配准后，基于所述若干个视频图像帧序列提取车辆轮廓信息，并利用车辆轮廓对所述若干个点云数据集序列进行点云拟合，分析得到车辆类型分布和车流密度； 其中，基于所述若干个视频图像帧序列提取车辆轮廓信息，并利用车辆轮廓对所述若干个点云数据集序列进行点云拟合，分析得到车辆类型分布和车流密度，包括： 随机选取第一视频图像帧序列，并选取第一视频图像，映射获取所述第一视频图像的第一点云数据； 利用图像识别算法，提取所述第一视频图像的车辆轮廓信息，得到第一车辆轮廓分布，利用所述第一车辆轮廓分布对所述第一点云数据进行点云拟合后，构建第一车辆三维模型分布； 依次分析得到若干个车辆三维模型分布序列，进行车辆参数提取和车流密度统计，得到车辆类型分布和车流密度，其中，车辆参数包括车辆类别和尺寸特征； 其中，基于所述车牌归属地分布、车辆类型分布、车流密度、行驶速度均值、车间距标准差和车辆变道频率，进行预设时区内高速入口匝道的拥堵状况预测，输出预测拥堵系数，包括： 根据高速入口匝道的历史交通监测记录，采集样本车牌归属地分布、样本车辆类型分布、样本车流密度、样本行驶速度均值、样本车间距标准和样本车辆变道频率作为样本输入数据，得到样本输入数据集； 统计不同样本输入数据在历史未来时区的交通拥堵状况，得到样本拥堵系数集，其中，历史未来时区的预设时区的时间间隔相同，拥堵系数基于历史行驶速度、历史车流密度和历史延误时间系数加权评估得到； 采用所述样本输入数据集和样本拥堵系数集，训练长短时记忆网络至收敛，生成交通拥堵预测插件； 利用所述交通拥堵预测插件，根据所述车牌归属地分布、车辆类型分布、车流密度、行驶速度均值、车间距标准差和车辆变道频率进行预设时区内高速入口匝道的拥堵状况预测，输出预测拥堵系数。

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