中国科学院重庆绿色智能技术研究院陈琳获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利基于多模态融合的自动驾驶安全性辅助方法和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：CN119495074B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411546783.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于多模态融合的自动驾驶安全性辅助方法和系统是由陈琳;梁宏斌;尚明生;龚治岗设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多模态融合的自动驾驶安全性辅助方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及基于多模态融合的自动驾驶安全性辅助方法和系统，属于自动驾驶领域。该系统由多模态传感器、预处理单元、特征编码器、时序合并模块、上下文注意力模块、分类模块、数据存储单元、输出单元构成。该方法包含以下步骤：S1：采集视觉图像数据和非视觉图像数据；S2：对视觉图像数据和非视觉图像数据进行预处理；S3：利用特征编码器进行特征提取；S4：利用时序合并模块进行关键事件划分：S5：利用上下文注意力模块对进行特征融合；S6：将融合特征输入分类模块中，预测行人行为类型；S7：将预测行人行为类型结果存储，并反馈给汽车终端系统。本发明方法能够有效地识别和聚合与行人行为相关的关键事件，提高行人行为意图预测的准确性和效率。
本发明授权基于多模态融合的自动驾驶安全性辅助方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态融合的自动驾驶安全性辅助方法，其特征在于，包含以下步骤： S1：利用车载多模态传感器1按照周期采集视觉图像数据和非视觉图像数据，并按照时序存储到数据存储单元7； S2：预处理单元2对数据存储单元7中的视觉图像数据和非视觉图像数据进行预处理； S3：利用特征编码器3对预处理后的视觉图像数据和非视觉图像数据分别进行特征提取，得到对视觉图像特征和非视觉图像特征； S4：利用时序合并模块4分别对视觉图像特征和非视觉图像特征进行关键事件划分，得到对视觉图像事件和非视觉图像事件；所述时序合并模块4基于KNN网络实现； S5：利用上下文注意力模块5对对视觉图像事件和非视觉图像事件进行特征融合，得到融合特征； S6：将融合特征输入分类模块6中，预测行人行为类型； S7：将预测行人行为类型结果存储到数据存储单元7中，并利用输出单元8反馈给汽车终端系统。
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