学位论文简介
智慧交通是智慧城市发展的核心支撑，而交通拥堵、事故频发与应急响应滞后已成为制约城市可持续发展和公共安全的关键瓶颈。因此，本文聚焦于城市公共出行优化、事故全流程处置、事故证据提取分析、应急协同救援策略场景，探索大模型驱动的智慧交通新范式，为提升城市交通效率、强化事故治理能力与增强应急系统韧性提供可扩展的理论框架与工程实施方案。论文主要成果及创新点如下：
(1) 在公共组合出行路线规划场景，提出了公共组合出行规划框架 PTN（Public Transport Navigation），采用多智能体协同与“Agent–Domain–Algorithm”三级架构，将出行流程阶段化建模并通过“意图—算法”匹配实现算法的可插拔调用，以 LLM 表达用户目标、偏好与软约束，并以分层调度保障硬约束可计算性，从而增强多模态融合、多目标约束与动态场景下的鲁棒性与可扩展性。
(2) 在城市交通事故闭环处理场景，提出了交通事故处置生成式智能体框架 TAA（Traffic Accident Agents），通过自然语言形式化参与方角色、职责与交互协议，基于知识库编排可执行工作流，支持可信交互、报告生成与记忆驱动的后续行动规划，并提供可追溯日志以支撑审计与复盘，从而提升跨主体事故处理协作效率与证据一致性保障能力。
(3) 在城市交通事故关键证据提取场景，提出了面向大规模事故视频的关键帧选取方法 MCFS（Multi Channel Fusion Sensitivity），融合了像素差、光流、信息熵、MAE 重建误差与语义稀疏性等多通道特征，通过 UMAP 将高维特征映射至低维嵌入空间，并在该空间中基于邻域结构构造帧级新颖度评分；并结合 DPP 的多样性子集选择、时间间隔约束与回填机制，提高关键阶段（事前—临界—事后）帧的覆盖与代表性。进而驱动 LLM 推理生成关键证据链与原因分析，增强事故全周期的可解释性。
(4) 在城市交通应急空地协同救援场景，提出了城市交通无人机应急投送体系 IRUD（Intention Recognize UAV Delivery），基于云–边–端一体化分层架构（GIE/ETS/ND）实现全局意图解析、边缘中转与终端执行协同，通过 A2A 与 MCP 协议支撑跨平台集群实时通信与任务编排，并设计多层双向校验闭环以抑制幻觉与提升策略可靠性，在复杂城市场景下实现高效、可信的应急救援任务。
主要学术成果
Huigui Rong, Shengxu Huo, Qun Zhang, Hui Zheng, Chang Yang. GREEN: A global optimization scheme for transportation efficiency by mining taxi mobility[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2021, 23(2): 1596-1606. (SCI 1区, 第二作者)
Shengxu Huo, Huigui Rong, Yuxuan Zhou, Hongjia Zuo, Daibo Liu, Zhipan Li, Min Wang, Hongbo Jiang. Crash Scene to Resolution: LLM-based Agents Driven for Efficient Traffic Accident Handling[J]. ACM Transactions on Internet of Things. (Selected to be presented at ACM MobiCom 2025). (SCI 3区, 第一作者)
Shengxu Huo, Huigui Rong, Daibo Liu, Shijiang Yi, Min Wang, Zhipan Li. AdventureAgent: Proactive Cognitively-Enhanced LLM Agent for Trekking Safety. The 19th China Conference on Internet of Things (Wireless Sensor Network), (CWSN 2025) . （已录用，待出版）(EI会议，第一作者)
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荣辉桂,张宏铭,火生旭,晏班夫, 石洪霞.一种基于transformer的桥梁缺陷识别方法与系统，ZL202211161939.7. (第三)
常炳国,火生旭,荣辉桂, 张芬奇, 姜文泽, 姜群.一种药品防伪溯源云链数据多方安全计算方法，ZL202210647280.X. (第二)
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常炳国,荣辉桂,火生旭,姜文泽.药品防伪溯源区块链的数据存储方法,装置,设备及介质，ZL202211125493.2. (第三)
