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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京洞微科技發(fā)展有限公司;東方世紀(jì)科技股份有限公司申請的專利一種基于大模型的交通特情優(yōu)化處理方法和系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119723899B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202510237520.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08G1/01；該發(fā)明授權(quán)一種基于大模型的交通特情優(yōu)化處理方法和系統(tǒng)是由張偉鋒;馬帥;劉曉;葛占偉;陳淑艷;郭孟真;秦軍強(qiáng);張勇;馬站偉;李鼎;晉譯翻設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-03向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于大模型的交通特情優(yōu)化處理方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┮环N基于大模型的交通特情優(yōu)化處理方法和系統(tǒng)，涉及智能交通技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，多源異構(gòu)數(shù)據(jù)包括：車輛數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)、駕駛員生理數(shù)據(jù)和環(huán)境信息；基于環(huán)境信息確定環(huán)境緊急程度，引入量子隱形傳態(tài)方法，生成車輛數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)和駕駛員生理數(shù)據(jù)共同對應(yīng)的綜合特征向量，基于綜合特征向量，利用大模型計(jì)算交通特情類型置信度和交通特情覆蓋率；基于環(huán)境緊急程度、交通特情類型置信度和交通特情覆蓋率，生成交通特情動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)權(quán)重系數(shù)；根據(jù)交通特情動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)權(quán)重系數(shù)生成對應(yīng)的初始策略，根據(jù)延遲響應(yīng)時(shí)間指標(biāo)和優(yōu)化處理效果指標(biāo)，對初始策略進(jìn)行優(yōu)化，得到目標(biāo)策略。本申請?zhí)岣吡颂厍樘幚淼男屎蜏?zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大模型的交通特情優(yōu)化處理方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于大模型的交通特情優(yōu)化處理方法，其特征在于，包括：獲取多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，所述多源異構(gòu)數(shù)據(jù)包括：車輛數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)、駕駛員生理數(shù)據(jù)和環(huán)境信息，所述駕駛員生理數(shù)據(jù)包括駕駛員腦電波信號(hào)和駕駛員眼睛轉(zhuǎn)動(dòng)軌跡；確定環(huán)境信息中的各個(gè)環(huán)境參數(shù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，結(jié)合預(yù)測緊急程度確定環(huán)境緊急程度；基于雙編碼器中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層分別對所述車輛數(shù)據(jù)和道路數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的特征提取，得到車輛特征和道路特征，基于雙編碼器中的量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層對所述駕駛員生理數(shù)據(jù)進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化的特征提取，得到駕駛員生理特征；通過馬約拉納零能模將所述車輛特征和所述道路特征分別進(jìn)行編碼，得到所述車輛特征對應(yīng)的第一量子比特和所述道路特征對應(yīng)的第二量子比特，通過量子嵌入方式將駕駛員生理特征壓縮為第三量子比特；通過量子隱形傳態(tài)方法對所述第一量子比特和所述第二量子比特進(jìn)行量子隱形傳態(tài)，生成共享糾纏態(tài)，將所述第三量子比特與所述共享糾纏態(tài)進(jìn)行混合疊加，得到所述車輛數(shù)據(jù)、道路數(shù)據(jù)和駕駛員生理數(shù)據(jù)共同對應(yīng)的綜合特征向量；結(jié)合交通特情類型相關(guān)的預(yù)設(shè)規(guī)則，利用大模型對所述綜合特征向量進(jìn)行置信度計(jì)算，得到交通特情類型置信度，結(jié)合交通特情覆蓋率相關(guān)的預(yù)設(shè)規(guī)則，利用大模型對所述綜合特征向量進(jìn)行覆蓋率計(jì)算，得到交通特情覆蓋率；基于所述環(huán)境緊急程度、交通特情類型置信度和交通特情覆蓋率，生成交通特情動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)權(quán)重系數(shù)；根據(jù)所述交通特情動(dòng)態(tài)優(yōu)先級(jí)權(quán)重系數(shù)生成對應(yīng)的初始策略，根據(jù)延遲響應(yīng)時(shí)間指標(biāo)和優(yōu)化處理效果指標(biāo)，對所述初始策略進(jìn)行優(yōu)化，得到目標(biāo)策略，所述目標(biāo)策略包括目標(biāo)智能體和目標(biāo)交通特情處理方案，以通過目標(biāo)智能體執(zhí)行所述目標(biāo)交通特情處理方案。

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