丰田自动车株式会社;清华大学邓志东获国家专利权
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龙图腾网获悉丰田自动车株式会社;清华大学申请的专利一种目标行为分类方法、存储介质及终端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：CN114612999B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202011401863.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种目标行为分类方法、存储介质及终端是由邓志东;张睿文;鹿红超设计研发完成，并于2020-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种目标行为分类方法、存储介质及终端在说明书摘要公布了：本发明提供一种目标行为分类方法、存储介质以及终端。所述目标行为分类方法包括：获取多帧待识别图像，所述多帧待识别图像反映不同时刻的车道场景；根据所述多帧待识别图像，识别运动目标和车道线；获取所述运动目标的行为时间序列数据，所述行为时间序列数据包括多个相对位置关系；将所述行为时间序列数据输入相空间重构网络模型，确定所述运动目标的行为预测结果，其中，所述相空间重构网络模型包括：相空间以及CNN网络分类器，所述相空间根据输入的所述行为时间序列数据进行重构，且其输入输出聚合起来作为CNN分类器的输入；所述运动目标的行为预测结果包括从左侧闯入车道、从右侧闯入车道以及未闯入车道。
本发明授权一种目标行为分类方法、存储介质及终端在权利要求书中公布了：1.一种目标行为分类方法，其特征在于，包括： 获取多帧待识别图像，所述多帧待识别图像反映不同时刻的车道场景； 根据所述多帧待识别图像，识别所述多帧待识别图像中的运动目标和车道线； 获取所述运动目标的行为时间序列数据，所述行为时间序列数据包括按照所述多帧待识别图像对应的时刻顺序排列的多个相对位置关系，其中，每个相对位置关系是指每一帧待识别图像中所述运动目标与所述车道线的相对位置关系； 将所述行为时间序列数据输入相空间重构网络模型，以确定所述运动目标的行为预测结果，其中，所述相空间重构网络模型包括：相空间以及卷积神经网络ConvolutionalNeutralNetwork,CNN分类器，所述相空间根据输入的所述行为时间序列数据进行重构，且其所有输入输出聚合起来作为所述CNN分类器的输入；所述运动目标的行为预测结果包括从左侧闯入车道、从右侧闯入车道以及未闯入车道。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人丰田自动车株式会社;清华大学，其通讯地址为：日本爱知县丰田市；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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