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龙图腾网获悉华中科技大学;武汉市测绘研究院;中国科学院生态环境研究中心申请的专利一种用于道路碳排放监测的多源数据融合方法及装置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：CN120372557B 。

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：202510868277.4，技术领域涉及：G06Q50/26；该发明授权一种用于道路碳排放监测的多源数据融合方法及装置是由曾浩;彭翀;刘迪;秦思娴;王瑗;张明慧设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于道路碳排放监测的多源数据融合方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于道路碳排放监测的多源数据融合方法及装置，方法包括：基于走航监测车辆上的监测设备采集碳排放多源数据；对所述碳排放多源数据进行预处理；根据预处理后的碳排放多源数据进行环境模型的构建，并获取碳排放多源数据的采集时间，根据构建的环境模型获取空间信息，基于采集时间和空间信息对所述碳排放多源数据进行时间匹配和空间匹配；基于时间匹配和空间匹配的碳排放多源数据获得碳排放时空分布结果；通过将温室气体浓度传感器、GPS、气象传感器、全景相机、激光雷达测量设备等的数据融合，实现高精度的时空匹配，有效消除单一数据源在空间分布和时间点上的差异，确保城市道路交通温室气体监测的准确性。

本发明授权一种用于道路碳排放监测的多源数据融合方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于道路碳排放监测的多源数据融合方法，其特征在于，包括： 基于走航监测车辆上的监测设备采集碳排放多源数据，所述碳排放多源数据包括温室气体数据、走航车辆位置数据、气象数据、全景环境图像数据以及环境点云数据； 对所述碳排放多源数据进行预处理； 根据预处理后的碳排放多源数据进行环境模型的构建，并获取所述碳排放多源数据的采集时间，根据构建的环境模型获取空间信息，基于所述采集时间和所述空间信息对所述碳排放多源数据进行时间匹配和空间匹配：采用神经网络模型对所述全景环境图像数据中的车辆进行识别，获得车辆类型和数量；根据所述环境点云数据，构建环境三维点云模型，并根据所述环境三维点云模型，提取道路矢量数据并形成第一数据集，所述道路矢量数据包括道路点云采集时间和道路位置坐标；根据预设的时间窗口，对所述温室气体数据和气象数据进行重采样，获得时间窗口下的温室气体重采样数据和气象重采样数据；根据所述全景环境图像数据、温室气体重采样数据以及气象重采样数据的获取时间及在该获取时间下对应的走航车辆位置数据，为车辆类型和数量、温室气体重采样数据以及气象重采样数据设置时间戳和位置坐标并形成第二数据集；基于最近邻插值法或者反距离加权法对第一数据集和第二数据集进行匹配；基于所述反距离加权法，对第一数据集和第二数据集进行匹配，包括：从所述第一数据集中选取待匹配的数据点作为目标点，计算所述目标点与所述第二数据集中每个数据点的欧式距离以及时间差；设置初始搜索半径，对所述目标点，统计所述初始搜索半径内所述欧式距离和时间差满足预设条件的属于第二数据集中的数据点数量，并计算局部点密度；根据所述局部点密度和预设密度调整搜索半径；在调整后的搜索半径范围内选择满足所述预设条件的属于第二数据集中的数据点，根据所选择的数据点的属性值及其与所述目标点的欧式距离进行距离加权计算，获得属性估计值；将所述属性估计值与所述目标点进行关联，获得匹配结果； 局部点密度densitypa通过以下公式进行计算： ； 其中，r0表示初始搜索半径，nlocal表示初始搜索半径r0内所述欧式距离和时间差满足预设条件的属于第一数据集中的数据点数量； 根据局部点密度densitypa和预设密度dtarget调整搜索半径： ； 其中，ra为调整后的搜索半径； 基于时间匹配和空间匹配的碳排放多源数据获得碳排放时空分布结果。

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