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龙图腾网获悉广州海格星航信息科技有限公司申请的专利路况预测模型的训练方法、路况预测方法及装置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：CN114283388B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202111513950.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权路况预测模型的训练方法、路况预测方法及装置是由林钢鑫;金吉成;陈文浩;曾繁玉;刘圣阳;周炜;高山设计研发完成，并于2021-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本路况预测模型的训练方法、路况预测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种路况预测模型的训练方法、路况预测方法及装置，通过对历史路况训练集进行数据变换，得到多个目标图数据，利用预设的残差图卷积模型，对多个目标图数据进行特征提取，得到多个残差图，从而利用图数据的空间依赖关系捕捉具有方向关联性的数据特征，以结合多个时段的历史数据所具有的时间关联性特征；对多个残差图进行融合和全连接，输出视觉路况预测值，并根据视觉路况预测值，计算残差图卷积模型的损失函数，以及基于损失函数更新残差图卷积模型的模型参数，直至残差图卷积模型达到预设收敛条件，得到路况预测模型，从而充分利用时间和空间等全局特征，构建具备视觉路况特征的预测模型，丰富模型预测结果和提高模型预测准确度。

本发明授权路况预测模型的训练方法、路况预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种路况预测模型的训练方法，其特征在于，包括： 对历史路况训练集进行数据变换，得到多个目标图数据，所述历史路况训练集包括在多个时刻下的路网样本数据和视觉路况样本数据； 利用预设的残差图卷积模型，对多个所述目标图数据进行特征提取，得到多个残差图； 对多个所述残差图进行融合和全连接，输出视觉路况预测值； 根据所述视觉路况预测值，计算所述残差图卷积模型的损失函数，并基于所述损失函数更新所述残差图卷积模型的模型参数，直至所述残差图卷积模型达到预设收敛条件，得到路况预测模型； 所述对历史路况训练集进行数据变换，得到多个目标图数据，包括： 基于所述路网样本数据中的多个路段和每个路段的路径长度，建立多个加权图； 对所述视觉路况样本数据进行向量编码，得到特征向量； 根据每个时刻下的每个路段与所述视觉路况样本数据之间的对应关系，建立每个所述加权图与所述特征向量之间的关联关系，得到多个所述目标图数据； 所述利用预设的残差图卷积模型，对多个所述目标图数据进行特征提取，得到多个残差图，包括： 利用所述残差图卷积模型，对多个所述目标图数据进行图卷积操作，提取每个所述目标图数据的路况空间特征； 基于所述路况空间特征，输出多个所述残差图； 所述基于所述路网样本数据中的多个路段和每个路段的路径长度，建立多个加权图，包括： 将视觉路况表示为加权图，所述加权图的无序顶点表示路段，所述视觉加权图的边的权值表示两个路段中心点的路径长度； 所述对所述视觉路况样本数据进行向量编码，得到特征向量，包括： 将所述无序顶点的特征向量表示为所述视觉路况信息，用向量来表示每条道路的视觉路况，得到特征向量。

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