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龙图腾网获悉江苏中路交通发展有限公司申请的专利一种基于深度学习的公路隧道智能交通控制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：CN121034084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511546334.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于深度学习的公路隧道智能交通控制方法及系统是由吕辰;刘堂松;孙琳;周子敬;丁波设计研发完成，并于2025-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的公路隧道智能交通控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及交通控制技术领域，公开了一种基于深度学习的公路隧道智能交通控制方法及系统，所述方法包括获取实时视频流，经帧提取和去噪得图像序列；分析图像获得车辆轮廓、密度及类型分布数据；据此计算区域交通负荷，得负荷指标值。若指标超预设阈值，调整对应区域照明强度，生成初始通风功率建议；结合建议与指标动态分配配电，得初始功率方案。优化该方案并投入运行，获设备配置；结合配置与车辆轮廓，监测电动摩托车集群引发的临时空气湍流波动。若波动超预设阈值，微调资源得到最终功率分配方案。本方法能够解决现有技术中存在感知精度不足的问题。

本发明授权一种基于深度学习的公路隧道智能交通控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的公路隧道智能交通控制方法，其特征在于，包括： 获取实时视频流，并对所述实时视频流进行帧提取和去噪，得到图像序列； 分析所述图像序列的车辆轮廓和运动轨迹，得到车辆轮廓提取结果、车辆密度数据和类型分布数据； 根据所述车辆密度数据和所述类型分布数据计算区域交通负荷，得到负荷指标值； 若所述负荷指标值高于预设指标阈值，则对相应区域的照明设备进行功率提升调整，确定照明强度数据并根据所述照明强度数据生成初始通风功率建议值； 将所述初始通风功率建议值与所述负荷指标值相结合，动态分配配电资源，得到初始功率分配方案； 对所述初始功率分配方案进行迭代优化，得到优化功率分配方案，将所述优化功率分配方案输入到设备中运行，得到设备运行配置； 根据所述设备运行配置结合所述车辆轮廓提取结果，动态监测所述车辆轮廓提取结果中电动摩托车集群导致的临时空气湍流波动，得到湍流波动； 若所述湍流波动超过预设波动阈值，则微调分配资源，得到最终功率分配方案； 其中，根据所述照明强度数据生成初始通风功率建议值，包括： 获取通风设备状态数据、空气质量参数； 将照明强度数据与空气质量参数按区域关联，形成“区域‑照明强度‑空气质量”的关联数据集； 根据所述照明强度数据，对所述空气质量参数进行分类，得到分类数据集； 根据所述分类数据集结合通风设备状态数据，建立“照明强度‑空气质量类别‑通风功率”的映射关系，生成适配当前负荷与环境的初始通风功率建议值，其中初始通风功率建议值是基于空气质量分类与照明强度生成的通风设备功率建议； 其中，将所述初始通风功率建议值与所述负荷指标值相结合，动态分配配电资源，得到初始功率分配方案，包括： 将所述初始通风功率建议值与所述负荷指标值相结合，得到结合数据值； 若所述结合数据值高于预设结合值阈值，则生成得到配电资源分配指令集； 根据所述配电资源分配指令集，对通风设备进行资源分配，得到初始功率分配方案； 其中，对所述初始功率分配方案进行迭代优化，得到优化功率分配方案，包括： 根据所述车辆密度数据与预设密度标准进行比对，得到分布偏差； 当所述分布偏差超过预设偏差阈值，则将所述初始功率分配方案输入到已训练好的强化学习模型进行迭代优化，得到优化功率分配方案。

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