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龙图腾网恭喜九识(苏州)智能科技有限公司申请的专利驾驶场景分析的模型训练和使用方法、装置、介质及设备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：CN116152601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202310144481.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权驾驶场景分析的模型训练和使用方法、装置、介质及设备是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本驾驶场景分析的模型训练和使用方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种驾驶场景分析的模型训练和使用方法、装置、介质及设备，属于机器学习技术领域。所述方法包括：获取训练集，每个训练样本包括一个自动驾驶场景的编码图和第一节点特征，编码图中的节点表示交通参与者和静态地图元素，连线表示节点之间的连接关系；对于每个训练样本，利用分析模型中的编码模型对编码图进行处理，得到场景特征；利用分析模型中的解码模型对场景特征进行处理，得到各个节点之间的连接关系和各个节点的第二节点特征；根据编码图、第一节点特征、连接关系和第二节点特征调整损失函数；根据损失函数训练分析模型。本申请使用一张编码图来表示一个自动驾驶场景，能避免信息缺失和信息稀疏，且能够表达交互行为。

本发明授权驾驶场景分析的模型训练和使用方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种驾驶场景分析的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练集，所述训练集中的每个训练样本包括一个自动驾驶场景的编码图和多个第一节点特征，所述自动驾驶场景是自动驾驶车辆在一段时间内的感知结果所构成的场景，所述编码图中的节点表示所述感知结果中的交通参与者和静态地图元素，所述编码图中的连线表示各个节点之间的连接关系，所述第一节点特征表示所述节点的特征； 创建分析模型； 对于每个训练样本，利用所述分析模型中的编码模型对所述编码图进行处理，得到所述自动驾驶场景的场景特征；利用所述分析模型中的解码模型对所述场景特征进行处理，得到各个节点之间的连接关系和各个节点的第二节点特征；根据所述编码图、所述第一节点特征、所述连接关系和所述第二节点特征调整所述分析模型的损失函数；根据所述损失函数训练所述分析模型； 所述利用所述分析模型中的解码模型对所述场景特征进行处理，得到各个节点之间的连接关系和各个节点的第二节点特征，包括：当所述解码模型包括第一解码分支和第二解码分支时，利用所述第一解码分支中的多层感知机对所述场景特征进行处理，得到各个节点之间的连接关系；利用所述第二解码分支中的多层感知机和卷积神经网络对所述场景特征进行处理，得到各个节点的第二节点特征。

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