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龙图腾网获悉贝壳找房(北京)科技有限公司申请的专利交通态势预测方法、装置、计算机程序产品和存储介质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：CN115048770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202210541641.2，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权交通态势预测方法、装置、计算机程序产品和存储介质是由陈明翔设计研发完成，并于2022-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本交通态势预测方法、装置、计算机程序产品和存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种交通态势预测方法、装置、计算机程序产品和存储介质，方法包括：基于第一地理区域的路网数据和第二地理区域的交通态势图，确定第一地理区域对应的深度元胞自动机的第一张量集合；将第一张量集合输入至交通态势预测网络，得到交通态势预测网络输出的目标张量；基于目标张量，确定第一地理区域的交通态势预测图。本发明能够基于深度元胞自动机和第一地理区域的部分地理区域的交通态势图，快速预测第一地理区域的全部区域的路网交通态势，便于用户及时获知交通畅通程度。

本发明授权交通态势预测方法、装置、计算机程序产品和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种交通态势预测方法，其特征在于，包括： 基于第一地理区域的路网数据和第二地理区域的交通态势图，确定所述第一地理区域对应的深度元胞自动机的第一张量集合；其中，所述第一张量集合包括至少一个频道的权重初始值；各所述频道中包括至少一个交通态势类型、存活状态；所述存活状态用于表示细胞是否存活；所述第二地理区域为所述第一地理区域的部分区域； 将所述第一张量集合输入至交通态势预测网络，得到所述交通态势预测网络输出的目标张量；其中，所述目标张量包括各所述频道的权重预测值；所述交通态势预测网络是以样本地理区域的路网数据和所述样本地理区域的交通态势图为训练样本进行训练后得到的； 基于所述目标张量，确定所述第一地理区域的交通态势预测图； 所述将所述第一张量集合输入至交通态势预测网络，得到所述交通态势预测网络输出的目标张量，包括： 基于所述交通态势预测网络的至少一个索贝尔sobel滤波器，对所述第一张量集合进行深度卷积操作，得到各所述sobel滤波器的输出结果； 将所述第一张量集合输入至所述交通态势预测网络的最大值滤波器，得到所述最大值滤波器输出的所述深度元胞自动机中每个细胞的目标范围内各所述频道的权重最大值； 将各所述sobel滤波器的输出结果、所述最大值滤波器输出的所述深度元胞自动机中每个细胞的目标范围内各所述频道的权重最大值、及所述第一张量集合进行拼接，得到第二张量； 将所述第二张量输入至所述交通态势预测网络的至少一层的全连接深度学习网络进行深度卷积操作，得到第三张量；其中，所述第三张量包括所述深度元胞自动机中每个细胞的各所述频道的权重差值； 基于所述交通态势预测网络的至少一层的遮障层，将所述第三张量中满足目标条件的目标细胞的各所述频道的权重差值置为0，得到第四张量； 对所述第四张量中与所述第二地理区域对应的细胞的各所述频道的权重差值进行梯度下降，得到第五张量； 基于所述第一张量集合和所述第五张量，确定所述交通态势预测网络输出的所述目标张量。

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