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龙图腾网恭喜齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院申请的专利基于视频监控的应急车道动态开放决策方法和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：CN119207101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411710208.2，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于视频监控的应急车道动态开放决策方法和系统是由李志慧;苗继浦;吴泞宇;贺劲;石明;蔡立林;陈文娜设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频监控的应急车道动态开放决策方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及交通管理技术领域，尤其是提供了基于视频监控的应急车道动态开放决策方法和系统。该方法包括根据历史交通流数据，利用门控循环单元GRU神经网络构建交通拥堵预测模型，并结合交通状态评价算法预测交通拥堵状态；通过预测的交通拥堵状态，结合交通法规并通过分析历史交通流数据，确定应急车道启动或关闭的关键因素以及决策阈值，该方法通过实时数据提取、交通拥堵预测和决策分析，保证了应急车道在紧急情况下可用性的同时，充分利用了应急车道缓解交通压力，及时调整了交通管理策略，提升了道路通行效率，有效地应对了日益严重的交通拥堵问题，为交通管理提供了新解决方案。

本发明授权基于视频监控的应急车道动态开放决策方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视频监控的应急车道动态开放决策方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、通过调用预训练好的目标检测模型YOLOv8，实时处理通过摄像头上传的道路监控视频，以提取历史交通流数据；步骤S2、根据历史交通流数据，利用门控循环单元GRU神经网络构建交通拥堵预测模型，并结合交通状态评价算法预测交通拥堵状态；步骤S3、通过预测的交通拥堵状态，结合交通法规并通过分析历史交通流数据，确定应急车道启动或关闭的关键因素以及决策阈值；所述步骤S2中构建交通拥堵预测模型，包括：使用固定大小的窗口，在历史交通流数据集上逐步滑动，用于采样若干个包含连续m帧的训练样本；其中，每个样本中的前m-5个帧图像交通流数据作为GRU模型的输入，其中，后5帧的交通流参数作为预测目标；表示特定路段P下，第r个帧图像中的车流密度；表示特定路段P下，第r个帧图像中的车流量；表示特定路段P下，第r个帧图像中的车流平均速度；GRU模型分帧时序更新重置门、更新门、本层候选记忆，并输出记忆，其表达式为： ； ； ； ；式中，表示路段P处第r帧时序的重置门；表示路段P处第r帧时序的更新门；表示路段P处第r帧时序的候选记忆；表示路段P处第r帧时序的记忆；表示路段P处第r-1帧时序的记忆；根据GRU模型在第m-5帧时序输出的记忆，来预测样本i最后5帧图像的总平均交通流数据，即：、、，其表达式为； ；根据平均绝对误差MAE来计算误差，用于学习约束基于GRU的交通拥堵预测模型，其计算式为： ；式中，n表示预测帧样本的数量；表示在第i个样本的交通流参数目标值；表示交通拥堵预测模型对第i个样本目标值的预测结果；表示实际值和预测值间的绝对误差，用于反映交通拥堵预测模型对第i个帧样本目标值的预测误差；所述步骤S3包括：通过历史交通流数据估算特定路段P处的通行能力阈值，用于判定特定路段P处的应急车道开启或者关闭；应急车道动态开放决策的表达式为： ；当实时提取到特定路段P处的交通流参数后，通过交通拥堵预测模型预测未来一段时间后的交通流参数，用于估算t时刻路段P处的通行容量，其表达式为： ；式中，表示特定路段P处在未来t时刻的通行容量；表示特定路段P处在未来t时刻的车流密度；表示特定路段P处在未来t时刻的车流平均速度；对于特定路段P，在未来t时刻的通行容量超过时，或者特定路段P在未来t时刻的车流平均速度小于60pxs时，应当开启特定路段P处的应急车道，即：；否则关闭应急车道，以确保应急车道在紧急情况下的可用性；特定路段P处的通行能力阈值，其计算式为： ；式中，表示特定路段P处的历史最大车流密度，表示特定路段P处在交通拥堵指数1~4时的总平均车流速度。

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齐鲁工业大学(山东省科学院);山东省人工智能研究院，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区西部新城大学科技园；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”。