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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利阻塞车识别模型的训练方法、装置及计算机程序产品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：CN116129394B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202211602693.2，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权阻塞车识别模型的训练方法、装置及计算机程序产品是由吕野设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本阻塞车识别模型的训练方法、装置及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本公开提供了一种阻塞车识别模型的训练方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其适用于自动驾驶技术领域。具体实现方案为：获取训练样本集，训练样本包括障碍物的运行轨迹中的状态节点的特征，运行轨迹对应的道路节点的特征和表征障碍物是否为阻塞车的状态标签；对状态节点和道路节点进行特征编码，得到状态节点和道路节点各自对应的编码特征；基于两种节点各自对应的编码特征，进行障碍物和道路之间的信息传递，得到状态节点的传递后特征；利用机器学习方法，以传递后特征为输入，以传递后特征对应的状态标签为期望输出，训练得到阻塞车识别模型。本公开提高了模型的准确度以及模型对各阻塞车识别场景的适用性。

本发明授权阻塞车识别模型的训练方法、装置及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种阻塞车识别模型的训练方法，包括： 获取训练样本集，其中，所述训练样本集中的训练样本包括障碍物的运行轨迹中的状态节点的特征，所述运行轨迹对应的道路的道路节点的特征，以及表征所述障碍物是否为阻塞车的状态标签； 通过编码模块对所述状态节点和所述道路节点进行特征编码，得到所述状态节点和所述道路节点各自对应的编码特征，包括：对于每个状态节点，通过所述编码模块中的时序编码模块对该状态节点和该状态节点的历史状态节点进行时序编码，得到每个状态节点对应的、融合历史状态节点的特征的时序编码特征；对于每个道路节点，通过所述编码模块中的上下文编码模块对该道路节点和该道路节点的邻近道路节点进行上下文编码，得到每个道路节点对应的、融合邻近道路节点的特征的上下文编码特征； 通过局部注意力聚合模块，基于所述状态节点和所述道路节点各自对应的编码特征，进行所述障碍物和所述道路之间的信息传递，得到所述状态节点对应的传递后特征，包括：对于每个状态节点，基于所述局部注意力聚合模块，融合该状态节点的时序编码特征和该状态节点邻域的道路节点的上下文编码特征，得到每个状态节点对应的传递后特征； 利用机器学习方法，以所述传递后特征为输入，以所述传递后特征对应的状态标签为期望输出，训练得到阻塞车识别模型。

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