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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利基于人工智能的多模态交通流量预测方法及相关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：CN121236923B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202511794021.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于人工智能的多模态交通流量预测方法及相关设备是由胡春华;胡雪涵;湛精灵;冯之鸿;李子豪;刘志义设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的多模态交通流量预测方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的多模态交通流量预测方法及相关设备，包括：对多模态交通数据进行预处理，得到预处理数据；基于预处理数据提取特征，得到多模态特征，多模态特征包括时空特征序、几何特征序列和词向量序列；通过稀疏注意力机制融合时空特征序列与几何特征序列，得到融合特征；基于词向量序列与融合特征进行语义融合，得到多模态融合特征；采用分层强化学习对词向量序列与多模态融合特征进行时序对齐，得到对齐路径；基于对齐路径进行特征融合，得到时序对齐特征；将时序对齐特征输入鲁棒时空图卷积网络，得到输出未来时间步的分位数预测值，并生成交通流量预测结果。采用本发明提高了交通流量预测的准确性和可靠性。

本发明授权基于人工智能的多模态交通流量预测方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的多模态交通流量预测方法，其特征在于，包括： 对多模态交通数据进行预处理，得到预处理数据； 基于所述预处理数据提取特征，得到多模态特征，所述多模态特征包括时空特征序列、几何特征序列和词向量序列； 通过稀疏注意力机制融合所述时空特征序列与几何特征序列，得到融合特征； 基于所述词向量序列与融合特征进行语义融合，得到多模态融合特征； 采用分层强化学习对所述词向量序列与多模态融合特征进行时序对齐，得到对齐路径； 基于所述对齐路径进行特征融合，得到时序对齐特征； 将所述时序对齐特征输入鲁棒时空图卷积网络，得到输出未来时间步的分位数预测值，并基于所述分位数预测值生成交通流量预测结果； 其中，所述多模态交通数据包括原始视频数据、激光雷达点云数据和原始文本数据，所述原始文本数据包括噪声信息、交通事件和天气信息，所述对多模态交通数据进行预处理，得到预处理数据包括： 对原始视频数据去噪、增强及标准化处理，得到标准视频数据； 将激光雷达点云数据从激光雷达坐标系转换至车辆坐标系，得到转换点云数据； 对原始文本数据清洗及语义提取，得到清洗文本数据； 将所述标准视频数据、所述转换点云数据和所述清洗文本数据作为所述预处理数据； 所述基于所述预处理数据提取特征，得到多模态特征包括： 从所述标准视频数据进行特征提取，得到时空特征序列； 采用多头图注意力机制的点云处理模型，从所述转换点云数据进行特征提取，得到几何特征序列； 从所述清洗文本数据提取特征，得到词向量序列； 将所述时空特征序列、所述几何特征序列和所述词向量序列作为所述多模态特征。

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