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龙图腾网获悉陕西交通电子工程科技有限公司申请的专利一种基于三维实景地图的交通视频异常管控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：CN120913408B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511394619.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于三维实景地图的交通视频异常管控方法及系统是由孙楠;田龙;张鑫;韩佳辉;杨武英;卢浩雨;孙杰设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于三维实景地图的交通视频异常管控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于三维实景地图的交通视频异常管控方法及系统，涉及大数据分析技术领域，包括：建立目标道路三维实景建模；基于目标道路的交通监控视频流与目标道路三维实景建模，生成交通监控视频流与目标道路三维实景建模的空间映射，标记目标道路中动态对象的异常事件信息；根据目标道路中动态对象的异常事件信息进行实时三维渲染，分析目标道路中动态对象的异常风险指标；基于目标道路中动态对象的异常风险指标进行目标道路三维实景建模可视化标注，确定动态对象的异常事件类型，生成目标道路的交通异常管控方案。本发明的优点在于：提升交通管理效率，减少事故发生概率，优化交通流量管理和应急响应。

本发明授权一种基于三维实景地图的交通视频异常管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于三维实景地图的交通视频异常管控方法，其特征在于，包括： S1、基于交通异构传感器，获取目标道路的交通监控视频流与三维建模数据，建立目标道路三维实景建模；所述三维建模数据包括：点云数据、卫星影像、街景数据，步骤S1具体包括： 基于目标道路的交通监控三维建模数据中多源数据，利用ICP迭代最近点算法，针对点云数据配准消除偏差，并将卫星影像和街景数据为三维建模的纹理源，得到初始化目标道路三维实景建模数据包； 针对初始化目标道路三维实景建模数据包进行数据预处理； 利用GDAL数据转换开源库，针对目标道路的交通监控视频流和初始化目标道路三维实景建模数据包进行坐标统一，获得多源融合目标道路三维实景建模数据； 基于多源融合目标道路三维实景建模数据，利用泊松表面重建算法，求解隐式函数的梯度场与输入的点云数据法向量场方向一致，生成目标道路三维实景建模； 其中，所述ICP迭代最近点算法具体为：； 式中，为变换矩阵，为通过变换矩阵对源点第i个源点进行变换得到的点，为目标点云中的第个点，m为点云数据的总量； 其中，泊松表面重建算法具体为： ； 式中，为梯度运算符，为隐式函数在点处的梯度，为点处的法向量； S2、基于目标道路的交通监控视频流与目标道路三维实景建模，生成交通监控视频流与目标道路三维实景建模的空间映射，标记目标道路中动态对象的异常事件信息； S3、根据目标道路中动态对象的异常事件信息进行实时三维渲染，生成动态目标道路三维实景的交通状态建模，分析目标道路中动态对象的异常风险指标，步骤S3具体包括： 按照单位时间建立观测窗口，以目标道路中动态对象的异常事件信息作为观测属性，提取目标道路中动态对象的异常行为特征数据； 基于目标道路中动态对象的异常行为特征数据，建立异常行为风险量化函数，计算初始目标道路中动态对象的异常风险指标； 其中，所述异常行为风险量化函数具体为： ； 式中，为目标道路中第j个动态对象第t个单位时间下的异常风险指标，为目标道路中第j个动态对象第t个单位时间下的运动速度值，为目标道路中第j个动态对象第t个单位时间下的加速度值，为目标道路中第j个动态对象第t个单位时间下的方向变化值，、、依次表示运动速度值均值、加速度值均值、方向变化值均值，、、依次为运动速度权重系数、运动速度权重系数，方向变化权重系数； 步骤S3还包括： 根据初始目标道路中动态对象的异常风险指标，按照GAM广义加性模型，验证初始目标道路中各个独立动态对象的异常风险指标之间的交互影响效应，建立初始目标道路中动态对象的异常风险指标交互因果矩阵； 按照协方差分析，验证初始目标道路中动态对象的异常风险指标交互因果矩阵中每一个动态对象的基础异常风险指标与交互影响效应下动态对象的异常风险指标； 加权评估公式，将交互影响效应下动态对象的异常风险指标作为协同风险因子与目标道路中动态对象的异常风险指标交互因果矩阵中每一个动态对象的基础异常风险指标，计算目标道路中动态对象的异常风险指标； S4、基于目标道路中动态对象的异常风险指标进行目标道路三维实景建模可视化标注，确定动态对象的异常事件类型，生成目标道路的交通异常管控方案。

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