买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别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：CN117421454B 。

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：202311311797.2，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法是由丁卉设计研发完成，并于2023-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法，引入知识图谱技术，以个体车辆对对象，提出“基础知识‑再分析形成的特征知识‑判别知识”组成的层次化知识图谱结构，对车、路、出行、上下学事件多个对象关联产生的多维度多层次知识，进行关联表征；在特征知识的形成层面，利用车辆出行频率、目的、运行状态的多特征知识挖掘，挖掘出每一辆车的出行频率特征、目的特征、轨迹运行特征，形成多特征知识融入到知识图谱中；在多特征知识的融合判别下，形成了不同级别重点车辆的判别知识融入到知识图谱中。本发明实现了对学校路段拥堵重点车辆的精准识别，是面向智能交通治理学校拥堵场景应用的一种信息数据挖掘技术。

本发明授权基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法在权利要求书中公布了：1.基于知识图谱的学校路段交通拥堵重点车辆识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、以个体车辆为对象，利用原始监测数据获得的基础知识和再分析形成的多特征知识构建层次化知识图谱结构，对车、路、轨迹、特征的多层次知识进行关联表征；该层次化知识图谱结构包括三个层次；S2、从基础数据中构建第一层次知识图谱；第一层次知识图谱的实体包括车辆、路段、轨迹、上学事件、下学事件、时间；S3、通过第二层次的特征知识挖掘，构建第二层次知识图谱；第二层次知识图谱的实体包括频率特征、目的特征、运行特征；具体内容为：S301、车辆出行频率实体关系的构建：根据上下学时间，以一定的时长为间隔，设定为上下学时段，对上下学时段内途径车辆出行频率进行统计；依据车辆出行频率的大小，设置分类阈值，进行极高频出行、高频出行、偶发出行三类别的车辆聚类；依据聚类结果，对任一个体车辆出行频率特征进行标签化，形成出行频率特征实体，与第一层次知识图谱中的车辆实体建立连接关系，融入到知识图谱体系中；S302、车辆出行目实体的构建：进行上下学时段内车辆运行轨迹方向、时长、频数、到达学校路段时间在开学、暑假两个时期内的差异对比；依据以上参数在两个时期上的对比结果，设立分类判别标准，进行车辆出行目的的分类判别，分为通勤、接送孩子、其他三类别；依据分类结果，对任一个体车辆出行目进行特征标签化，形成出行目的特征实体，与第一层次知识图谱中的车辆实体建立连接关系，融入到知识图谱体系中；S303、出行轨迹特征实体的构建：设立畅通、缓行、拥堵、阻塞四个类别标签对轨迹运行特征进行表征；建立运行速度、时长与运行特征的映射关系；利用对轨迹运行速度、运行时长的统计分析，对任一轨迹运行特征进行类别标签化，并形成一种特征实体，与第一层次知识图谱中的轨迹实体建立连接关系，融入到知识图谱体系中；S304、根据车辆、出行轨迹特征层的实体关系结构，构建第二层次知识图谱；S4、通过第三层次的判别知识挖掘，构建第三层次知识图谱；第三层次知识图谱的实体包括判别结果；具体内容为：通过车辆类型、出行频率特征、出行目的特征、轨迹运行特征的知识融合，形成分类别的特征辨识结果，该结果包括频繁接送车辆、通勤高频车辆、偶发途径车辆，形成相对应的高权重重点车辆、次权重重点车辆、低权重车辆判别结果标签，对学校路段交通拥堵不同级别影响的重点车辆进行识别，并作为一种特征实体融入到知识图谱体系中，设计重点车辆判别层的实体关系结构，即完成第三层次知识图谱的构建；S5、基于构建的层次化知识图谱，对重点车辆进行快速识别检索。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。