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龙图腾网获悉石家庄学院申请的专利基于智慧交通联网的多源协同感知信息低延迟传输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：CN120785925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511292101.5，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权基于智慧交通联网的多源协同感知信息低延迟传输方法是由翟若男;翟浩男;商美娟;张军;张诣设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智慧交通联网的多源协同感知信息低延迟传输方法在说明书摘要公布了：本申请涉及低延迟传输技术领域，具体涉及基于智慧交通联网的多源协同感知信息低延迟传输方法，该方法包括：在源端，先将来自传感器的原始局部特征向量生成含T个非零分量的稀疏语义向量；在边缘节点，对接收来自多个源端的语义包的稀疏语义向量融合；在调度器，针对待发送的语义包计算优先指数，并按该优先指数降序排序依次发送。本申请旨在降低了端到端决策任务的信息传输延迟，增强了系统的时效性与鲁棒性。

本发明授权基于智慧交通联网的多源协同感知信息低延迟传输方法在权利要求书中公布了：1.基于智慧交通联网的多源协同感知信息低延迟传输方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 在源端，先将来自传感器的原始局部特征向量投影至预训练字典矩阵，得到系数向量，再对所述系数向量执行Top-T稀疏算子以生成含T个非零分量的稀疏语义向量；所述T个非零分量为系数向量中绝对值最大的T个分量；所述T经离线仿真预先整定；预训练字典矩阵通过以下方式获得：以最小化重构误差并最大化驾驶安全决策任务的判别标准为目标，在训练样本集上采用稀疏编码方法进行训练，所述训练样本集包含覆盖多种典型交通场景的多源传感器数据所提取的局部特征向量，且在训练过程中引入与安全决策相关的任务标签作为弱监督约束，以使字典的基向量突出与驾驶安全直接相关的语义原子； 在边缘节点，接收来自多个源端的语义包，利用各源端的置信度及语义包的自生成时刻至接收时刻的时间差，对每一源端接收到的稀疏语义向量，计算该源端的置信度与时间衰减权重之积作为融合权重；将所有接收到的语义向量按所述融合权重进行加权求和并归一化，生成融合后的语义向量； 在调度器，针对待发送的语义包，根据其语义重要性、包大小、当前链路可用带宽估计及当前路径时延估计计算优先指数，并按该优先指数降序排序依次发送；所述语义重要性由以下两项中的最大值确定： 通过预训练的风险概率模型估计待发送的语义包发生最紧迫的已知风险的概率； 待发送的语义包与历史语义包滑动均值之间的马氏距离； 所述优先指数计算公式为：，其中表示第j个语义包的优先指数，表示第j个语义包的语义重要性，表示第j个语义包的实际比特长度，表示当前链路的可用带宽估计，表示当前路径的单向或往返时延估计。

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