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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于号牌识别数据的交叉口车辆累积到达曲线重构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：CN117456719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202311167622.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于号牌识别数据的交叉口车辆累积到达曲线重构方法是由雷蕾;安成川;夏井新;贺洋设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于号牌识别数据的交叉口车辆累积到达曲线重构方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于号牌识别数据的交叉口车辆累积到达曲线重构方法，包括：获取上下游交叉口的号牌数据，提取上游交叉口出口道断面处到达曲线的观测值；基于高斯过程构建到达曲线插值模型，以到达曲线的部分观测值为输入，对未匹配车辆的上游到达信息进行推断；采用最大最小倾斜方法对到达曲线插值模型中参数的分布进行简化，采用最大似然对到达曲线插值模型中的参数进行估计，重构上游交叉口断面处的到达曲线。本发明能够，能够自动捕获车辆到达的非线性和不确定性，使重构的到达曲线在实际应用中具有物理意义，为到达曲线的精准重构提供了可靠方案。

本发明授权基于号牌识别数据的交叉口车辆累积到达曲线重构方法在权利要求书中公布了：1.一种基于号牌识别数据的交叉口车辆累积到达曲线重构方法，其特征在于，所述交叉口车辆累积到达曲线重构方法包括以下步骤： S1，获取上下游交叉口的号牌数据，提取上游交叉口出口道断面处到达曲线的观测值： 根据LPR数据中车辆的驶离信息，获取上下游交叉口停车线处的车辆累积驶离曲线；以下游交叉口停车线处的车辆驶离曲线作为基准，对上游交叉口出口道断面处的到达车辆进行号牌匹配，根据已匹配的车辆信息获取到达曲线的部分观测值； S2，基于高斯过程构建到达曲线插值模型，以到达曲线的部分观测值为输入，对未匹配车辆的上游到达信息进行推断；其中，在高斯过程中，将周期核函数和平方指数核函数进行组合，采用组后得到的局部周期核函数自动捕获到达曲线的动态周期性变化，并在到达曲线插值模型中加入单调递增的约束； S3，采用最大最小倾斜方法对到达曲线插值模型中参数的分布进行简化，采用最大似然对到达曲线插值模型中的参数进行估计，重构上游交叉口断面处的到达曲线； 步骤S2中，基于高斯过程构建到达曲线插值模型，以到达曲线的部分观测值为输入，对未匹配车辆的上游到达信息进行推断的过程包括以下步骤： S21，基于到达曲线的部分观测值，构建基于高斯过程的到达曲线插值模型，具体步骤如下： S211，将匹配车辆的到达时间戳和累积车辆数作为高斯过程的输入变量，对于一条车道，累积车辆数y和到达时间戳x之间满足以下数学关系： y＝fx+ε 其中，ε是服从均值为0，方差为的高斯分布噪声；fx是服从均值函数为mx＝E[fx]和协方差矩阵为Kx,x＝COV[fx,fx]的多维高斯分布Nmx,Kx,x； S212，定义均值函数mx，将均值函数设定mx＝0； S213，构建协方差矩阵Kx,x： S214，将到达曲线上未匹配车辆的累积车辆数y*看作高斯过程中新的观测输入，对其到达时间戳x*进行估计，所有到达车辆的联合高斯分布表示为： 其中，边缘分布f*仍为高斯分布，其后验均值m*x*和协方差C*分别为： m*x*＝mx*+Kx*,xKx,x-1fx-mx C*＝Kx*,x*-Kx*,xKx,x-1Kx,x*； S22，将周期核函数和平方指数核函数进行组合，得到局部周期核函数klpx,x′： 其中，σ2和σ′2分别为周期核函数和SE核函数的方差，是组合核方差；lp为周期核的长度参数，用于决定两个输入变量x和x′之间的相关性；leq为平方指数核的长度参数，p为周期；到达曲线插值模型的参数为 S23，在高斯过程模型中加入单调递增约束，以令到达曲线作为累积车辆数曲线的递增特性；在到达曲线插值模型中，单调递增约束表示如下： 其中，是带约束高斯过程中的线性算子； 带约束的到达曲线插值模型表示如下： 其中，{Xυ}是s个虚拟观测点位置的有限点集，均为虚拟观测点位置；a·和b·为约束区域限制函数； 到达曲线插值模型的后验分布表示为： 其中，m*和mv分别表示x*和Xυ的后验均值函数，V为带约束的虚拟位置随机变量，服从截断高斯分布τ，表示所有虚拟观测点都满足约束条件；系数A、A1、B、B1和Σ定的义如下： B2＝Kx*,x*-A2Kx,x* 其中，I为单位矩阵，A2、B2和B3为中间参数。

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