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龙图腾网恭喜江苏大学申请的专利基于解耦图扩散神经网络的车辆轨迹预测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：CN118569307B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202410719516.5，技术领域涉及：G06N3/042；该发明授权基于解耦图扩散神经网络的车辆轨迹预测方法及系统是由刘擎超;马国瑞;蔡英凤;王海;陈龙;熊晓夏设计研发完成，并于2024-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于解耦图扩散神经网络的车辆轨迹预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于解耦图扩散神经网络的车辆轨迹预测方法及系统，涉及车辆轨迹预测技术领域；方法包括：获取车辆实时数据中的行驶过程信息，并根据所述行驶过程信息构建车辆轨迹图；基于稀疏高纬表示方法对所述车辆轨迹图进行处理，获得初始图；输入所述初始图至预先训练的轨迹预测模型，获取所述轨迹预测模型输出的车辆预测轨迹；其中，所述轨迹预测模型为解耦图扩散神经网络；所述轨迹预测模型利用广义图扩散和多头注意力机制捕捉所述初始图的全局信息，采用分层解耦的方法表示学习过程。本发明应用解耦图扩散神经网络可提高轨迹预测的精确度，能够更准确地掌握车辆的行驶路径，有助于减少交通拥堵，改善城市的交通状况。

本发明授权基于解耦图扩散神经网络的车辆轨迹预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于解耦图扩散神经网络的车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括：获取车辆实时数据中的行驶过程信息，并根据所述行驶过程信息构建车辆轨迹图；所述行驶过程信息包括相对于道路的角度、与相邻左车道标志之间的距离、与相邻右车道标志之间的距离，以及与前方障碍物之间的距离；根据所述行驶过程信息构建车辆轨迹图，包括：根据所述行驶过程信息，获取车辆历史行驶轨迹；对所述车辆历史行驶轨迹进行均匀采样，获得车辆历史轨迹节点；基于所述车辆历史轨迹节点，构建车辆轨迹图；基于稀疏高维表示方法对所述车辆轨迹图进行处理，获得初始图；输入所述初始图至预先训练的轨迹预测模型，获取所述轨迹预测模型输出的车辆预测轨迹；其中，所述轨迹预测模型为解耦图扩散神经网络；所述轨迹预测模型包括：广义图扩散层、多头注意力层及图神经网络；所述广义图扩散层和所述多头注意力层之间使用分层解耦的方法，以捕捉所述初始图中各轨迹节点间不同层次的分层特征和关系；所述广义图扩散层利用广义图扩散捕捉所述初始图的全局信息；所述多头注意力层以所述广义图扩散层的输出作为输入，以捕获所述初始图中连接节点的全局相关性和非连接节点的全局依赖性；所述图神经网络以所述多头注意力层的输出作为输入，用于聚合来自所述轨迹节点邻近的特征；所述基于稀疏高维表示方法对所述车辆轨迹图进行处理，包括：按照属性对所述车辆轨迹图中的节点数据进行分类；对分类后的节点数据的进行离散化，并构建各属性的独热向量；构建各所述独热向量与相应的高维实值嵌入向量之间的映射关系。

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