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龙图腾网获悉长春大学申请的专利一种基于LSTM的车辆轨迹预测系统及其方法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：CN119888413B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510379333.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于LSTM的车辆轨迹预测系统及其方法是由戴银飞;张元彤;周秀贞;宋晓;乔梦娇;王琦;王绍强;刘玉宝;王艳柏;隋玉萍;刘志远设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM的车辆轨迹预测系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于LSTM的车辆轨迹预测系统及其方法，包括以下步骤：步骤S1：数据预处理，获取原始车辆轨迹数据集，筛选出模型需要的特征文本数据，进行分配轨迹类别、过滤边缘情况、划分训练集、验证集和测试集，并为其生成图像数据；步骤S2：轨迹预测方法模型的训练，通过LSTM编码器对处理过后的时序数据进行编码提取特征，传入到图卷积和图注意力机制模块中增强特征表达，并进行特征融合，再通过解码器生成未来车辆的轨迹；步骤S3：对比实验，通过对比实验验证扩增数据的有效性。本发明的优点：通过引入图卷积与图注意力机制来更好的捕捉复杂交通场景下车辆的邻接关系，从而提高在复杂交通场景下车辆轨迹预测的精度。

本发明授权一种基于LSTM的车辆轨迹预测系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM的车辆轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：数据预处理，获取原始车辆轨迹数据集，筛选出模型需要的特征文本数据，进行分配轨迹类别、过滤边缘情况、划分训练集、验证集和测试集，并为其生成图像数据； 其中，特征文本数据需筛选掉原始车辆轨迹数据集中距离大于设定距离的周围车辆，保留车辆轨迹数据集中距离小于设定距离的周围车辆；并将车辆轨迹数据集进行标准化操作，选取模型需要的特征文本数据，包括数据集ID、车辆ID、时间戳、车道号、纵向位置、横向位置； 步骤S2：轨迹预测方法模型的训练，通过LSTM编码器对处理过后的时序数据进行编码提取特征，传入到图卷积和图注意力机制模块中增强特征表达，并进行特征融合，再通过解码器生成未来车辆的轨迹； 步骤S21：将步骤S1筛选后的特征文本数据输入到LSTM编码器中进行编码并提取车辆轨迹特征，根据车辆节点间的交互关系来分配不同的权重构建图结构，将提取的特征放入图卷积和图注意力机制模块中处理筛选掉对预测车辆未来轨迹大于设定阈值的周围车辆，保留小于设定阈值的车辆的特征，同时图像数据经过VIT处理提取特征，再与特征文本数据提取的特征使用多头注意力层进行特征融合，得到轨迹编码通过softmax函数为车辆未来可能的轨迹分配概率，通过解码器生成多条未来的轨迹，输出结果为每一条可能的轨迹和轨迹的概率； 步骤S3：对比实验，通过对比实验验证扩增数据的有效性。

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