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龙图腾网获悉福建船政交通职业学院申请的专利基于智能网联的隧道群路段通行能力评估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：CN120932457B 。

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：202511420634.7，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于智能网联的隧道群路段通行能力评估方法是由张天星;祝可为;肖冰;吴德华设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能网联的隧道群路段通行能力评估方法在说明书摘要公布了：本发明具体为基于智能网联的隧道群路段通行能力评估方法，涉及交通工程技术领域，包括：基于融合数据与数字孪生模型，结合隧道工程约束，构建AI驱动的动态评估模型，实时计算隧道群各路段的通行能力、拥堵风险与瓶颈位置。本发明中，多源数据采集体系，结合边缘、云端两级融合架构，构建LSTM‑XGBoost双模型架构；LSTM模型可实时计算并预测未来10分钟内4个时间节点的通行能力，XGBoost模型精准定位瓶颈位置并量化4类成因贡献度，同时通过多维度验证确保精度，能覆盖隧道群全域、捕捉瞬时交通变化，为交通管理提供实时数据、预测趋势、瓶颈成因的全景决策依据。

本发明授权基于智能网联的隧道群路段通行能力评估方法在权利要求书中公布了：1.基于智能网联的隧道群路段通行能力评估方法，其特征在于，包括： 多源数据融合与数字孪生构建步骤配置为将多源数据整合为物理场景与数字镜像实时映射的全息交通流模型； 具体包括： 采用边缘端本地融合与云端全域融合的两级架构，其中： 边缘端本地融合：以每个隧道的路侧单元作为融合节点，重点整合该路段的CAV数据与路侧雷达数据；结合路侧雷达的实时检测结果修正车辆运动轨迹，输出该路段的车辆实时位置、速度、车距局部交通流数据； 云端全域融合：将各边缘节点输出的局部数据、环境监测仪采集的环境数据，以及隧道工程参数数据，并进行全域范围的数据融合；输出覆盖隧道群所有路段的全域交通流特征矩阵； 基于融合后的全域交通流特征矩阵，构建可动态更新的隧道群数字孪生模型，包括几何建模、状态映射和可视化呈现三部分； 动态通行能力评估模型构建与计算步骤配置为基于融合数据与数字孪生模型，结合隧道工程约束，构建AI驱动的动态评估模型，实时计算隧道群各路段的通行能力、拥堵风险与瓶颈位置； 评估结果的验证与修正步骤配置为通过多维度验证确保评估结果的准确性与可靠性，若验证结果未达到预设合格标准，则进行迭代优化，直至满足精度要求。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福建船政交通职业学院，其通讯地址为：350000 福建省福州市仓山区首山路80号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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