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龙图腾网恭喜特微乐行(广州)技术有限公司申请的专利一种基于数据融合的无人收费站交通流量监测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：CN119600823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510142678.1，技术领域涉及：G08G1/065；该发明授权一种基于数据融合的无人收费站交通流量监测方法及系统是由姜灵杰;梁嘉明;刘杰丰;刘楚峰;方嘉杰设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据融合的无人收费站交通流量监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据融合的无人收费站交通流量监测方法及系统，涉及智能交通领域，包括：部署环境传感器在无人收费站的关键位置，实时采集环境数据，利用机器学习分类算法，对环境状态进行分类，生成环境状态标签；基于环境状态标签，通过多层感知机模型，调整动态多模态传感器的权重向量，生成动态多模态传感器权重配置表；基于报警信息，结合所有正常车辆的动态数据，将时间段内所有正常车辆的通行数量划分区间，统计每个子区间内的流量密度，并生成交通流量监测报告。本发明通过采集环境数据并生成环境状态标签，结合动态多模态传感器权重配置表的生成和优化，实现了复杂环境适应下的高效数据融合。

本发明授权一种基于数据融合的无人收费站交通流量监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据融合的无人收费站交通流量监测方法，其特征在于，包括：部署环境传感器在无人收费站的关键位置，实时采集环境数据，利用机器学习分类算法，对环境状态进行分类，生成环境状态标签；基于环境状态标签，通过多层感知机模型，调整动态多模态传感器的权重向量，生成动态多模态传感器权重配置表；基于动态多模态传感器权重配置表，按照权重分配，启动多模态传感器进行实时采集多模态数据，对采集到的多模态数据进行预处理，提取车辆特征向量；根据车辆特征向量，构建时间序列特征，采用固定长度滑动窗口法，提取时间序列窗口，预测异常行为测量，并对异常行为的车辆生成报警信息；基于报警信息，结合所有正常车辆的动态数据，将时间段内所有正常车辆的通行数量划分区间，统计每个子区间内的流量密度，并生成交通流量监测报告；所述采集环境数据包括光照强度、温度、湿度、降雨量、风速、能见度和大气压；所述利用机器学习分类算法，对环境状态进行分类，生成环境状态标签，具体步骤如下：根据采集的环境数据，利用机器学习分类算法，计算环境状态指数，表达式为： ；其中，表示环境状态指数，表示第个特征的权重，表示第个相关特征指数，表示强调特征权重与特征指数的叠加效应，表示归一化处理；基于历史环境数据，定义原始环境分类阈值为，；将ESV环境状态指数与预设的环境分类阈值，对比，生成环境状态标签；若时，则将环境状态标记为夜晚低光照；若时，则将环境状态标记为雨天低能见度；若时，则将环境状态标记为晴天光照充足；所述基于环境状态标签，通过多层感知机模型，调整动态多模态传感器的权重向量，生成动态多模态传感器权重配置表，具体步骤如下：基于环境状态标签，通过多层感知机模型，调整动态多模态传感器的权重向量，表达式为： ；其中，表示第多模态传感器动态的权重向量，表示第多模态传感器特征映射矩阵，表示第多模态传感器特征向量，表示第多模态传感器环境状态映射矩阵，表示当前环境的多分类标签，表示偏置向量，表示控制传感器特征可调超参数值为0.8，表示环境状态可调超参数值为0.5；根据动态多模态传感器的权重向量，生成动态多模态传感器权重配置表。

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