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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种高速公路交通事件主动监测和应急处置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：CN121122026B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202511667940.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种高速公路交通事件主动监测和应急处置方法及系统是由景峻;金盛;白聪聪;高熙;郭文彤设计研发完成，并于2025-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速公路交通事件主动监测和应急处置方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高速公路交通事件主动监测和应急处置方法及系统，设计了一个五层的系统架构，采集并融合路侧设备、车载终端、第三方互联网平台等产生的数据，进行数据特征提取和多模态融合，实现事件主动检测和自动复核；依据交通事件数据、应急资源情况和路网拓扑结构，动态实现事件处置决策，并将路况相关指令信息推送给出行服务终端；同时，设计了动态修正机制，实时跟进事件处置情况，对未按预期执行的步骤自动触发调整方案。

本发明授权一种高速公路交通事件主动监测和应急处置方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种高速公路交通事件主动监测和应急处置方法，其特征在于，该方法包括： S1、采集多源交通事件原始数据并进行特征提取和时空对齐，构建多模态融合模型并进行训练，将得到的融合特征输入到训练后的多模态融合模型中进行AI检测，输出交通事件要素；所述多模态融合模型包括：CNN分支、Transformer分支和多模态融合层， 所述CNN分支用于处理具有空间结构的数据； 所述Transformer分支用于处理时间序列数据和全局信息，并使用注意力机子捕捉不同模态、位置和时间点间的关联；所述多模态融合层用于将CNN分支提取的局部空间特征与Transformer分支提取的全局时空特征进行整合； 所述多模态融合模型的训练过程包括两阶段训练： 第一阶段：冻结CNN和Transformer的预训练权重，只训练融合模块和任务特定解码器； 第二阶段：解冻所有权重，进行端到端的联合微调，让所有组件协同工作，达到全局最优；训练使用的损失函数通过分类损失、位置回归损失和影响范围损失加权得到； S2、基于强化学习建立应急资源调度模型，所述应急资源调度模型输入交通事件要素、应急资源状态和路网拓扑，对交通事件要素进行相似历史案例检索，提取匹配的基础处置框架，并进行资源调度优化，同时结合实时信息进行动态修正，输出最优方案； S3、通过标准化API协议向终端推送指令； S4、事件处置完成后通过大语言模型生成事故报告。

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