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龙图腾网获悉福建省高速公路联网运营有限公司申请的专利基于结构化语义和专家网络的高速公路交通流量预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：CN121747330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610226197.3，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于结构化语义和专家网络的高速公路交通流量预测方法是由李林锋;刘伯海;孙义稀;白宇宏设计研发完成，并于2026-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构化语义和专家网络的高速公路交通流量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于结构化语义和专家网络的高速公路交通流量预测方法，该方法首先在高速公路边缘侧将路况图像转化为低带宽的结构化文本并上传至云端；云端根据结构化文本关联多源异构数据；接着，通过门控路由网络依据文本语义动态选择通用专家网络进行特征提取，并利用全局文本与视频图像专家网络提取全局文本与视频图像特征，再对多种特征进行加权融合；然后，将文本语义与融合特征输入预测解码器得到预测结果，并通过联合损失训练模型；最后利用训练好的预测模型进行高速公路交通流量预测。本发明可以降低数据传输带宽，实现多源异构信息的自适应融合，从而有效提升复杂场景下高速公路交通流量预测的准确性与可靠性。

本发明授权基于结构化语义和专家网络的高速公路交通流量预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于结构化语义和专家网络的高速公路交通流量预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：在高速公路边缘侧，获取路况图像，并通过预训练的多模态模型生成描述路况信息的结构化文本，然后上传至云端； 步骤S2：在云端，获取结构化文本关联路段的多源异构数据，并将多源异构数据转换为统一特征维度的语义向量序列； 步骤S3：基于结构化文本的语义向量序列，通过门控路由网络动态选择本次高速公路交通流量预测所需的通用专家网络，并向各个通用专家网络输入所需的多源异构数据，得到异构多源信息的语义特征序列；同时，将多源异构数据中涉及的文本数据、视频图像数据分别输入全局文本特征提取专家网络、全局视频图像特征提取专家网络，得到全局文本特征和全局视频图像特征； 步骤S4：对多源信息的语义特征序列、全局文本特征和全局视频图像特征进行加权融合，得到融合异构信息特征向量序列； 步骤S5：将结构化文本语义向量序列与融合异构信息特征向量序列输入预测解码器进行解码，得到高速公路交通流量预测结果；基于预测结果与真实交通流量之间误差以及门控路由网络的辅助损失构建总损失，对整体模型进行训练，得到训练好的预测模型； 步骤S6：利用训练好的预测模型，对高速公路交通流量进行预测，生成相应的预测结果； 所述步骤S1具体包括以下步骤： 步骤S11：通过部署在高速公路的带有高性能摄像头和计算单元的边缘设备每隔一段 时间抓拍一帧路况图像，进行规范化处理后，得到规范化的路况图像； 其中，为规范化函数； 步骤S12：将规范化的路况图像输入部署在计算单元中的预训练的多模态模型，生成 描述路况信息的结构化文本，并将其上传至云端； 其中，为预训练的基于路况图像生成结构化文本的多模态模型，为预 设的指导结构化文本生成的提示词。

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