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龙图腾网获悉深圳市五兴科技有限公司申请的专利一种基于智慧城市的交通智能疏导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：CN119625990B 。

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：202510147431.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种基于智慧城市的交通智能疏导方法及系统是由罗军;贾晓岚;袁齐坤设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智慧城市的交通智能疏导方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及交通管理技术领域，揭露了一种基于智慧城市的交通智能疏导方法及系统，包括：确定交通设施对应的交通设施运维规约，制定城市交通区域的拥堵评测要素；分析城市交通区域的交通流维态，计算拥堵评测要素对应的拥堵扰动系数，评测城市交通区域的拥堵势态强度；分析城市交通区域内车辆的车辆行为意图特征，分析城市交通区域内道路的通行条件矩阵，计算城市交通区域内道路的通行效率；提取土地利用信息和实时事件信息中的吸引元因子，分析周边区域对城市交通区域的交通压力传导度；制定城市交通区域的交通智能疏导策略，执行城市交通区域的交通疏导工作，得到交通疏导结果。本发明可以提高智慧城市的交通智能疏导效率。

本发明授权一种基于智慧城市的交通智能疏导方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智慧城市的交通智能疏导方法，其特征在于，所述方法包括： 获取需进行交通疏导的城市交通区域，查询所述城市交通区域内的交通设施，确定所述交通设施对应的交通设施运维规约，基于所述交通设施运维规约，制定所述城市交通区域的拥堵评测要素，其中，所述确定所述交通设施对应的交通设施运维规约，包括： 收集所述交通设施的基础设施信息，计算所述基础设施信息对应的信息熵； 基于所述信息熵，提取出所述基础设施信息中的关键设施信息； 查询所述交通设施对应的设施运维准则，计算所述关键设施信息和所述设施运维准则之间的契合指数； 基于所述契合指数和所述关键设施信息，确定所述交通设施对应的交通设施运维规约； 其中，所述计算所述关键设施信息和所述设施运维准则之间的契合指数，包括： 提取所述关键设施信息和所述设施运维准则中的特征字符，得到设施信息特征字符和运维准则特征字符； 分别对所述设施信息特征字符和所述运维准则特征字符进行语义解析处理，得到第一特征字符语义和第二特征字符语义； 对所述第一特征字符语义和所述第二特征字符语义进行向量化处理，得到第一语义向量和第二语义向量； 结合所述第一语义向量和所述第二语义向量，通过下述公式计算所述关键设施信息和所述设施运维准则之间的契合指数： 其中，T表示关键设施信息和设施运维准则之间的契合指数，Ai表示第一语义向量中的第i个向量，i表示第一语义向量的序列号，Bj表示第二语义向量中的第j个向量，j表示第二语义向量的序列号，maxAi,Bj表示取第i个向量和第j个向量中的最大向量，q、r分别表示第一语义向量和第二语义向量对应的数量； 采集所述城市交通区域内的实时交通数据，基于所述实时交通数据，分析所述城市交通区域的交通流维态，结合所述交通流维态和所述实时交通数据，计算所述拥堵评测要素对应的拥堵扰动系数，基于所述拥堵扰动系数，评测所述城市交通区域的拥堵势态强度，其中，所述基于所述实时交通数据，分析所述城市交通区域的交通流维态，包括： 对所述实时交通数据进行数据清洗，得到目标交通数据； 提取所述目标交通数据的多维交通特征，对所述多维交通特征进行标准处理，得到标准交通特征； 对所述标准交通特征进行特征降维处理，得到降维交通特征； 对所述降维交通特征进行特征聚类处理，得到聚类交通特征； 对所述聚类交通特征进行时空模式分析，得到交通时空模式特征； 基于所述交通时空模式特征，分析所述城市交通区域的交通流维态； 其中，所述结合所述交通流维态和所述实时交通数据，计算所述拥堵评测要素对应的拥堵扰动系数，包括： 从所述交通流维态中筛选出所述拥堵评测要素对应的拥堵关联维态，基于所述实时交通数据，计算出所述拥堵关联维态对应的维态拥堵扰动系数； 基于所述实时交通数据，判断所述城市交通区域是否存在交通事故，若不存在交通事故，则结合所述维态拥堵扰动系数，计算所述拥堵评测要素对应的拥堵扰动系数； 若存在交通事故，则提取所述实时交通数据中有关交通事故的事故特征数据，基于所述事故特征数据，计算所述交通事故对应的事故干扰度； 结合所述事故干扰度和所述维态拥堵扰动系数，计算所述拥堵评测要素对应的拥堵扰动系数； 其中，所述基于所述事故特征数据，计算所述交通事故对应的事故干扰度，包括： 提取所述事故特征数据中的事故损害记录、事故处理周期及事故发生点，基于所述事故损害记录，评测所述交通事故对应的事故等级； 基于所述事故处理周期，确定所述交通事故对应的事故持续周期； 结合所述事故发生点，计算出所述交通事故与相邻通行道路之间的间隔距离值； 结合所述间隔距离值、所述事故持续周期及所述事故等级，可以通过下述公式计算所述交通事故对应的事故干扰度： 其中，D表示交通事故对应的事故干扰度，E表示事故等级，d表示间隔距离值，t表示事故持续周期，δd表示距离影响因子； 利用所述城市交通区域中的监控设备采集车辆的区域行驶轨迹图像和道路场景全息影像，基于所述区域行驶轨迹图像，分析所述城市交通区域内车辆的车辆行为意图特征，基于所述道路场景全息影像，分析所述城市交通区域内道路的通行条件矩阵，结合所述车辆行为意图特征和所述通行条件矩阵，计算所述城市交通区域内道路的通行效率，其中，所述基于所述区域行驶轨迹图像，分析所述城市交通区域内车辆的车辆行为意图特征，包括： 对所述区域行驶轨迹图像进行图像预处理，得到优化行驶轨迹图像； 对所述优化行驶轨迹图像进行特征提取处理，得到特征行驶轨迹图像； 识别所述特征行驶轨迹图像中的车辆运动轨迹，基于所述车辆运动轨迹，计算所述城市交通区域内车辆的轨迹变化率； 提取所述特征行驶轨迹图像对应的轨迹点信息，基于所述轨迹点信息，计算出所述城市交通区域内车辆的行为意图参数； 基于所述轨迹变化率和所述行为意图参数，生成所述城市交通区域内车辆的车辆行为意图特征； 其中，所述基于所述车辆运动轨迹，计算所述城市交通区域内车辆的轨迹变化率，包括： 获取所述城市交通区域内车辆的标准运动轨迹，分别对所述车辆运动轨迹和所述标准运动轨迹进行曲线拟合处理，得到第一轨迹曲线和第二轨迹曲线； 基于所述第一轨迹曲线，计算出所述车辆运动轨迹对应的轨迹曲率序列，得到第一轨迹曲率序列； 基于所述第二轨迹曲线，计算出所述标准运动轨迹对应的轨迹曲率序列，得到第二轨迹曲率序列； 并计算所述车辆运动轨迹和所述标准运动轨迹对应的轨迹长度，得到第一轨迹长度和第二轨迹长度； 结合所述第一轨迹曲率序列、所述第二轨迹曲率序列、所述第一轨迹长度及所述第二轨迹长度，通过下述公式计算所述城市交通区域内车辆的轨迹变化率： 其中，F表示城市交通区域内车辆的轨迹变化率，Hf表示第一轨迹曲率序列中第f个曲率值，Gf表示第二轨迹曲率序列中第f个曲率值，L1表示第一轨迹长度，L2表示第二轨迹长度，f表示轨迹曲率序列中的序列号，u表示轨迹曲率序列的长度； 收集所述城市交通区域的周边区域的土地利用信息和实时事件信息，提取所述土地利用信息和所述实时事件信息中的吸引元因子，基于所述吸引元因子，分析所述周边区域对所述城市交通区域的交通压力传导度； 基于所述拥堵势态强度、所述通行效率及所述交通压力传导度，制定所述城市交通区域的交通智能疏导策略，基于所述交通智能疏导策略，执行所述城市交通区域的交通疏导工作，得到交通疏导结果。

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