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龙图腾网获悉武汉市公共交通集团有限责任公司信息中心申请的专利一种电子站牌智能数据交互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：CN120220450B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202510286721.1，技术领域涉及：G08G1/123；该发明授权一种电子站牌智能数据交互方法及系统是由肖鸣;何海舟;王虎;韩静;凃列彪设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电子站牌智能数据交互方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种电子站牌智能数据交互方法及系统，本发明通过数据融合与神经网络预测，实现公交车辆精准到站时间预测，并通过双向数据传输优化调度，解决了现有技术中数据交互系统在数据处理的精准性、数据传输的稳定性以及安全性方面不足的技术问题。

本发明授权一种电子站牌智能数据交互方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种电子站牌智能数据交互方法，其特征在于，所述方法包括： S1:通过数据采集系统采集公交车辆的定位数据、公交运营调度数据以及道路路况数据，并将通过多数据融合方法对所述公交车辆的定位数据、公交运营调度数据以及道路路况数据进行融合，得到融合数据； S2：建立公交车辆预测模型，并通过所述公交车辆预测模型，根据融合数据，对公交车辆到达每一站点的时间进行预测，得到数个与每一站点一一对应的预计到达时间； S3：通过无线通信网络构建双向数据传输通道，将预计到达时间通过双向数据传输通道传输到站点上的电子看牌，并通过电子看牌的显示屏显示，同时，通过视频采集系统获取站点内的客流信息和环境信息，并将所述客流信息和环境信息通过双向数据传输通道传输回公交运营调度系统； S4：公交运营调度系统根据客流信息和环境信息，对正常行驶的公交和客运站内待命的公交实施动态调度； 所述S2包括： S21：神经网络系统对历史融合数据进行历史特征提取，所述历史特征据包括：公交车辆历史上距离下一个站点的距离以及对应的速度，和历史交通流量，并利用历史特征对神经网络系统进行训练，对神经网络进行完善； S22：神经网络系统对融合数据进行特征提取，所述特征包括：公交车辆与历史上对应的同一时刻下的当前的速度、距离下一个站点的距离以及交通流量，并由神经网络系统根据得到的特征对公交车辆到达每一站点的时间进行预测，得到数个与每一站点一一对应的预计到达时间； 并且，所述神经网络系统基于如下公式对到达时间进行预测： 其中，D表示公交车辆距离下一站点的距离，V表示公交车辆的实时速度，表示基于历史特征的时间调整量，表示基于实时交通条件下的时间调整量； 并且，所述通过如下公式获取： 其中，N表示历史样本数量，表示历史样本中第i次记录距离下一个站点的距离，表示历史样本中第i次记录的速度，表示公交车辆从启动到目前的平均速度； 并且，所述通过如下公式获取： 其中，表示公交车辆从出发到现在每个红绿灯停留的平均时间，表示红绿灯数量，表示公交车辆从出发到现在每个事故导致的平均延误时间，表示导致公交车辆延误的事故数量。

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