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龙图腾网获悉安徽皖通科技股份有限公司申请的专利一种基于实时交通流的高速公路车道管控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：CN119832743B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510311718.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于实时交通流的高速公路车道管控方法及系统是由高泉峰;杨士韧;吴琼;王琪;卢礼春;过长春设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实时交通流的高速公路车道管控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实时交通流的高速公路车道管控方法，包括以下步骤：通过分布式光纤振动传感器阵列与毫米波雷达融合感知；构建时空图卷积网络模型，将道路拓扑结构动态映射为可变权重的车道连接图；采用分层强化学习架构，触发应急车道动态管理模式；部署数字孪生沙盘进行多分辨率仿真验证，当实际交通流量偏离预测值超过15%时，启动因果推理引擎回溯决策链路并更新智能体策略库。本发明通过多源感知融合与分层强化学习架构，实现全局动态车道优化，仿真数据显示早高峰通行量提升29.3%，事故场景通行效率提高28.6%；采用数字孪生与因果推理引擎，策略更新响应时间缩短至30秒，拥堵传播距离减少35%。

本发明授权一种基于实时交通流的高速公路车道管控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于实时交通流的高速公路车道管控方法，其特征在于，包括以下步骤： （a）通过分布式光纤振动传感器阵列与毫米波雷达融合感知，实时获取全路段车辆轨迹、车型分布及振动异常事件，生成多模态交通态势矩阵； （b）构建时空图卷积网络模型，将道路拓扑结构动态映射为可变权重的车道连接图，基于实时流量梯度更新节点间边权重； （c）采用分层强化学习架构，上层元智能体根据历史交通模式预测未来1-6小时内的最优车道配置策略集合，下层车道智能体基于Q-learning算法在30秒时间粒度调整车道功能模式与限速值组合； （d）触发应急车道动态管理模式，当满足主路平均车速低于25kmh且持续超过5分钟，同时下游500米内无事故时，激活激光净空监测装置并开放应急车道； （e）部署数字孪生沙盘进行多分辨率仿真验证，当实际交通流量偏离预测值超过15%时，启动因果推理引擎回溯决策链路并更新智能体策略库，所述因果推理引擎采用贝叶斯网络模型，根据历史决策路径与实时数据回溯异常节点，节点包括历史决策路径、实时流量偏差与外部事件，边权重由条件概率表动态更新。

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