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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种极端天气下考虑事故风险的可变限速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：CN121415594B 。

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：202511972635.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种极端天气下考虑事故风险的可变限速方法是由王桐;吕超;欧阳敏;刘通;田玉欣;高山;陈立伟设计研发完成，并于2025-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种极端天气下考虑事故风险的可变限速方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能交通控制技术领域，公开了一种极端天气下考虑事故风险的可变限速方法。该方法包括采集极端天气下目标道路的多源实时交通流与气象数据，形成原始数据流；将数据流注入事故风险特征萃取管道，该管道依据历史极端天气事故案例库提炼的风险模式，对数据进行逐层筛选与变换，生成由带时间戳的风险量化指标构成的动态事故风险画像；最终基于该画像驱动可变限速控制策略的生成。本发明通过利用历史事故模式深度挖掘实时数据中的风险特征，并构建可量化的风险画像，克服了传统方法依赖固定阈值的局限性，提升了风险评估的准确性与前瞻性，进而生成更科学、自适应的限速指令，提升极端天气下的道路安全水平。

本发明授权一种极端天气下考虑事故风险的可变限速方法在权利要求书中公布了：1.一种极端天气下考虑事故风险的可变限速方法，其特征在于，所述方法包括： 采集目标道路在极端天气事件持续期间的多源实时交通流数据与气象监测数据，形成原始数据流； 将所述原始数据流注入预设的事故风险特征萃取管道，所述事故风险特征萃取管道依据历史极端天气事故案例库中提炼的风险模式对所述原始数据流进行逐层筛选与变换； 根据筛选与变换结果生成动态事故风险画像，所述动态事故风险画像由一组具有时间戳的风险量化指标构成； 基于所述动态事故风险画像驱动可变限速控制策略的生成； 生成所述动态事故风险画像的步骤包括： 对所述原始数据流进行时空网格划分，每个网格单元关联一组交通流数据与气象监测数据； 利用预训练的风险概率密度模型计算每个网格单元在极端天气条件下的事故发生概率密度； 将相邻且事故概率密度超过预设阈值的网格单元进行聚类，形成风险聚集区域； 提取每个风险聚集区域的核心风险特征，所述核心风险特征包括平均车速方差、能见度变化梯度和路面附着系数估计值； 将所有风险聚集区域的核心风险特征按时序组装，形成所述动态事故风险画像。

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哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145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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