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龙图腾网获悉四川高速公路建设开发集团有限公司申请的专利基于智能算法的高速路服务区车流调度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：CN120430565B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510522667.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于智能算法的高速路服务区车流调度方法及系统是由赵梦婕;朱子林;白皓设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能算法的高速路服务区车流调度方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于智能算法的高速路服务区车流调度方法及系统，通过深度知识学习算法，有效利用了包含多个模板调度学习数据的待学习模板集合。该方法在目标训练阶段，针对每个模板调度学习数据，动态评估其对应的训练车流调度网络相对于待调用车流调度网络的有效标注训练价值和无效标注全局训练价值，从而确保了训练过程的针对性和高效性。通过不断优化学习，当训练误差不再继续下降时，终止深度知识学习，最终获得能够准确确定目标车流动态数据调度知识描述的目标车流调度网络。该方法提高了车流调度的智能化水平，优化了高速路服务区的车流调度效果，有助于缓解服务区交通拥堵，提升服务区运行效率和用户体验。

本发明授权基于智能算法的高速路服务区车流调度方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能算法的高速路服务区车流调度方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待调用车流调度网络、以及包含多个模板调度学习数据的待学习模板集合；所述模板调度学习数据，包含高速路服务区的待调度车流动态数据、所述待调度车流动态数据的无效标注调度知识描述以及所述待调度车流动态数据的有效标注调度知识描述，所述待调度车流动态数据包括车辆来源不同、车辆类型不同和工作时间段不同所呈现出的动态变化数据，所述调度知识描述包括车辆进入服务区的引导路线规划、停车区域的精确分配、不同车辆的行驶路线规划、离开服务区的标识设置的调度决策信息； 针对所述待学习模板集合中的每个模板调度学习数据，在目标训练阶段依据所述模板调度学习数据进行深度知识学习的操作中，确定所述模板调度学习数据对应的训练车流调度网络相对所述待调用车流调度网络的有效标注训练价值；所述模板调度学习数据对应的训练车流调度网络，依据所述模板调度学习数据所在的训练分配小组的前向训练分配小组进行深度知识学习获得；在首个深度知识学习阶段中，初始的训练分配小组的网络学习目标为所述待调用车流调度网络； 依据所述模板调度学习数据以及所述模板调度学习数据之前的深度知识学习阶段，确定所述模板调度学习数据对应的训练车流调度网络相对所述待调用车流调度网络的无效标注全局训练价值； 在依据每个所述模板调度学习数据分别对应的有效标注训练价值和无效标注全局训练价值，确定所述目标训练阶段的训练误差不再继续下降时，终止深度知识学习，获得所述待调用车流调度网络对应的目标车流调度网络；所述目标车流调度网络，用于确定目标车流动态数据的调度知识描述。

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