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龍圖騰網(wǎng)獲悉電子科技大學申請的專利一種基于多智能體的異構交通攝像頭協(xié)同控制方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120416667B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510873431.7，技術領域涉及：H04N23/695；該發(fā)明授權一種基于多智能體的異構交通攝像頭協(xié)同控制方法是由徐顯陽;李嘉誠;趙志為設計研發(fā)完成，并于2025-06-27向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于多智能體的異構交通攝像頭協(xié)同控制方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出一種基于多智能體的異構交通攝像頭協(xié)同控制方法，屬于強化學習技術和邊緣計算技術領域。所述方法包括：在目標選擇階段，智能體將其可用的計算資源與目標不確定性數(shù)據(jù)結合，生成一個嵌入向量；參與控制階段，參與控制模塊接收嵌入向量，通過多頭自注意力塊提取嵌入向量的粗粒度特征，并將粗粒度特征傳輸至參與動作選擇塊；參與動作選擇塊決定智能體是否應在當前時間步參與任務以節(jié)省計算時間；旋轉控制階段，智能體的旋轉控制模塊通過雙自注意力塊提取細粒度特征，用于旋轉動作選擇塊決策，確定最佳旋轉動作以減小目標不確定性。本發(fā)明同時最小化決策時間和目標不確定性，智能控制多個交通攝像頭的旋轉，跟蹤多個移動的目標。

本發(fā)明授權一種基于多智能體的異構交通攝像頭協(xié)同控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多智能體的異構交通攝像頭協(xié)同控制方法，其特征在于，所述方法包括三個主要階段：目標選擇階段、參與控制階段和旋轉控制階段；最初，每個目標根據(jù)目標運動模型轉換到新狀態(tài)，并由卡爾曼濾波器預測其狀態(tài)；然后，智能體從這些濾波器中檢索目標信息以指導其行動，具體地，所述方法包括如下步驟： 步驟S1：在目標選擇階段，每個攝像頭確認其視距內(nèi)的目標，并從目標中收集不確定性數(shù)據(jù)，每個攝像頭作為一個智能體，智能體將其可用的計算資源與目標不確定性數(shù)據(jù)結合，生成一個嵌入向量；目標不確定性數(shù)據(jù)是智能體觀測到目標的極坐標信息； 步驟S2：參與控制階段，參與控制模塊接收嵌入向量，通過多頭自注意力塊提取嵌入向量的粗粒度特征，并將粗粒度特征傳輸至參與動作選擇塊；參與動作選擇塊決定智能體是否應在當前時間步參與任務以節(jié)省計算時間； 步驟S3：旋轉控制階段，智能體的旋轉控制模塊通過雙自注意力塊提取細粒度特征，用于旋轉動作選擇塊決策，確定最佳旋轉動作以減小目標不確定性； 步驟S3包括如下步驟： 步驟S31：旋轉控制模塊的貢獻估計塊使用長短期記憶網(wǎng)絡作為核心，得到每個異構智能體對視距范圍內(nèi)目標的貢獻估計，最終得到目標信息向量； 步驟S32：相關智能體確定塊通過每個智能體視距內(nèi)的目標確認相關智能體，若同一目標在多個智能體視距內(nèi)，則這多個智能體是相關智能體，共享觀測； 步驟S33:雙自注意力塊處理來自貢獻估計塊的目標信息向量和來自相關智能體確定塊的相關智能體觀測，并使用內(nèi)部自注意力單元和外部自注意力單元提取細粒度特征，用于旋轉動作選擇塊決策； 步驟S34：旋轉動作選擇塊接收雙自注意力塊傳輸?shù)募毩６忍卣?，并處理細粒度特征得到最佳旋轉角度，然后選擇具體的旋轉動作； 步驟S35：執(zhí)行步驟S34得到的最佳旋轉角度動作后，每個智能體調(diào)整到新的方向，并將視野范圍內(nèi)新觀測到的目標狀態(tài)傳遞給智能體觀測模型。

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