恭喜中国科学技术大学连德富获国家专利权
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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利基于多模态数据的交通状态预测及溯源方法、装置和设备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：CN119723897B 。
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：202510230850.9，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于多模态数据的交通状态预测及溯源方法、装置和设备是由连德富;解弘艺;陈恩红;杨伟;谢洪设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态数据的交通状态预测及溯源方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态数据的交通状态预测及溯源方法、装置和设备，可以应用于时空预测及交通规划与管理领域。该方法包括：获取表征道路连接关系的拓扑图以及目标历史时段的多模态的交通序列数据，其中，拓扑图包括道路节点和边关系，道路节点表征道路；利用图神经网络处理每个交通序列数据和拓扑图，得到交通时空特征；基于交叉注意力网络处理多个交通序列数据各自对应的交通时空特征，得到拥堵预测结果，拥堵预测结果表征道路节点是否发生拥堵；基于沙普利值算法处理拥堵预测结果，得到溯源结果，沙普利值算法用于计算每个交通序列数据对拥堵预测结果的贡献值。
本发明授权基于多模态数据的交通状态预测及溯源方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的交通状态预测及溯源方法，其特征在于，包括： 获取表征道路连接关系的拓扑图，以及获取目标历史时段的多模态的交通序列数据，其中，所述拓扑图包括道路节点和边关系，所述道路节点表征道路； 利用图神经网络处理每个所述交通序列数据和所述拓扑图，得到交通时空特征； 基于交叉注意力网络处理多个所述交通序列数据各自对应的所述交通时空特征，得到拥堵预测结果，所述拥堵预测结果表征所述道路节点是否发生拥堵； 基于沙普利值算法处理所述拥堵预测结果，得到溯源结果，所述沙普利值算法用于计算每个所述交通序列数据对所述拥堵预测结果的贡献值。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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