成果简介：该技术融合无人机与多源数据预测交通实体轨迹，解决感知不足、预测不准等问题，在经济效益方面可减少交通拥堵导致的经济损失20%，在社会效益方面可减少交通事故15%，节省管理人力20%，为交通管理等领域提供决策支持。
应用领域：人工智能及数字产业
项目成熟度：小试阶段
市场前景：
未来发展潜力：随着全球城市化进程加速，交通系统复杂度呈指数级增长，传统交通管理手段已难以应对感知盲区、动态预测滞后等痛点。本技术通过无人机高空覆盖与多源数据融合（如摄像头、雷达、车联网数据），实现全场景、高精度的交通实体轨迹预测，填补了现有技术体系的空白。
市场趋势：未来全球智能交通市场将逐年增长。其中，轨迹预测与决策支持系统占比超30%。
竞争环境：本技术通过“无人机+多源数据+边缘计算”构建三维感知网络，实现从“被动监测”到“主动预测”的跨越，且成本较纯卫星遥感降低60%，具备显著性价比优势。
技术可行性：目前相关算法经过实验验证达到领域内领先的预测精度并发表在国际重要学术期刊会议上，具有较高的算法成熟度，并已在实验室无人平台进行了部署，具有较高的技术可行性。
经济效益：通过硬件销售、数据增值、软件服务等预期带来年收益一千万元以上。并伴随减少道路拥堵、交通事故等社会效益。
潜在风险：研发抗风雨无人机与多传感器冗余设计，保障更高可用性。
知识产权情况：相关专利4件，发表论文3篇
合作方式：技术许可、技术转让、作价入股等
对接方式：东北大学科技成果转化办公室
电话：024-83671445
邮箱：hyz519@163.com
信息来源：东北大学智汇科转公众号
