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龙图腾网恭喜南京观为智慧软件科技有限公司申请的专利基于深度学习的智能交通运输管理多模态数字监测方法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：CN119007449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411443906.0，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于深度学习的智能交通运输管理多模态数字监测方法是由韩松;王雪松;曹仁伟;程亮;左兆艮;顾龙超;朱继;李佳益设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的智能交通运输管理多模态数字监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度学习的智能交通运输管理多模态数字监测方法，包括步骤利用卫星定位数据追踪目标车辆位置和行驶路径形成多源数据集合；根据获取的多源数据集合，设定阈值将集合中目标车辆的违规行为划分为正常、警告、关注、确定异常四个等级；实现分级后关键监控区域的目标车辆的违规行为与监测因子和监测规则的匹配。本发明提出通过收集轨迹数据、行驶路径定位的数据并结合地图索引构建技术，整合目标车辆在作业中的无法应答记录、轨迹异常类型记录和无流量记录，形成全面的行驶数据集合，进行多方位监控，减少因设备故障、信号被遮挡、技术限制或恶意篡改等原因对数据完整性和可靠性的影响。

本发明授权基于深度学习的智能交通运输管理多模态数字监测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的智能交通运输管理多模态数字监测方法，其特征在于：包括步骤：追踪关键监控区域内的目标车辆，通过车载定位设备捕捉卫星信号，完成该车辆的实时轨迹数据收集和行驶路径定位，轨迹数据收集过程如下：首先，将无法应答的实时轨迹数据记录归类为违规，形成S集合；其次，对实时轨迹数据进行清洗，筛选有效数据，构建U集合，统计异常类型次数；再次，识别车辆上传实时轨迹数据时物联网卡的流量消耗情况，将轨迹异常时间段内无流量记录，定义为K集合；最后，整合S、U和K集合，形成多源数据集合X；根据获取的多源数据集合X，基于DS证据理论定义的证据空间收集证据源，其执行以下操作：首先，依据每个所述证据源的基本概率和权重分配信任度；其次，构建距离度量公式来计算不同证据源间的一致性，通过分析度量的结果综合评估和定级目标车辆的违规行为；当不同证据源间存在不一致性时，使用拉格朗日乘子法优化权重分配，以调整证据源权重最小化冲突；再次，结合调整后的最优权重对证据源进行合成得到多源证据；最后，设定阈值将集合X中目标车辆的违规行为划分为正常、警告、关注、确定异常四个等级；构建监测知识数据库，并对表征所述违规行为属性的关键变量数据进行特征提取，得到特征向量，使用所述特征向量和监测知识数据训练深度学习模型，分析现有案例间的关联性，根据关联结果提取并形成与违规行为相关的监测因子和规则，实现分级后所述关键监控区域的不同属性违规行为监测。

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