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龍圖騰網恭喜特微樂行(廣州)技術有限公司申請的專利一種基于數據融合的無人收費站交通流量監測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119600823B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510142678.1，技術領域涉及：G08G1/065；該發明授權一種基于數據融合的無人收費站交通流量監測方法及系統是由姜靈杰;梁嘉明;劉杰豐;劉楚峰;方嘉杰設計研發完成，并于2025-02-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于數據融合的無人收費站交通流量監測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于數據融合的無人收費站交通流量監測方法及系統，涉及智能交通領域，包括：部署環境傳感器在無人收費站的關鍵位置，實時采集環境數據，利用機器學習分類算法，對環境狀態進行分類，生成環境狀態標簽；基于環境狀態標簽，通過多層感知機模型，調整動態多模態傳感器的權重向量，生成動態多模態傳感器權重配置表；基于報警信息，結合所有正常車輛的動態數據，將時間段內所有正常車輛的通行數量劃分區間，統計每個子區間內的流量密度，并生成交通流量監測報告。本發明通過采集環境數據并生成環境狀態標簽，結合動態多模態傳感器權重配置表的生成和優化，實現了復雜環境適應下的高效數據融合。

本發明授權一種基于數據融合的無人收費站交通流量監測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于數據融合的無人收費站交通流量監測方法，其特征在于，包括：部署環境傳感器在無人收費站的關鍵位置，實時采集環境數據，利用機器學習分類算法，對環境狀態進行分類，生成環境狀態標簽；基于環境狀態標簽，通過多層感知機模型，調整動態多模態傳感器的權重向量，生成動態多模態傳感器權重配置表；基于動態多模態傳感器權重配置表，按照權重分配，啟動多模態傳感器進行實時采集多模態數據，對采集到的多模態數據進行預處理，提取車輛特征向量；根據車輛特征向量，構建時間序列特征，采用固定長度滑動窗口法，提取時間序列窗口，預測異常行為測量，并對異常行為的車輛生成報警信息；基于報警信息，結合所有正常車輛的動態數據，將時間段內所有正常車輛的通行數量劃分區間，統計每個子區間內的流量密度，并生成交通流量監測報告；所述采集環境數據包括光照強度、溫度、濕度、降雨量、風速、能見度和大氣壓；所述利用機器學習分類算法，對環境狀態進行分類，生成環境狀態標簽，具體步驟如下：根據采集的環境數據，利用機器學習分類算法，計算環境狀態指數，表達式為： ；其中，表示環境狀態指數，表示第個特征的權重，表示第個相關特征指數，表示強調特征權重與特征指數的疊加效應，表示歸一化處理；基于歷史環境數據，定義原始環境分類閾值為，；將ESV環境狀態指數與預設的環境分類閾值，對比，生成環境狀態標簽；若時，則將環境狀態標記為夜晚低光照；若時，則將環境狀態標記為雨天低能見度；若時，則將環境狀態標記為晴天光照充足；所述基于環境狀態標簽，通過多層感知機模型，調整動態多模態傳感器的權重向量，生成動態多模態傳感器權重配置表，具體步驟如下：基于環境狀態標簽，通過多層感知機模型，調整動態多模態傳感器的權重向量，表達式為： ；其中，表示第多模態傳感器動態的權重向量，表示第多模態傳感器特征映射矩陣，表示第多模態傳感器特征向量，表示第多模態傳感器環境狀態映射矩陣，表示當前環境的多分類標簽，表示偏置向量，表示控制傳感器特征可調超參數值為0.8，表示環境狀態可調超參數值為0.5；根據動態多模態傳感器的權重向量，生成動態多模態傳感器權重配置表。

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