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龙图腾网获悉中国科学技术大学;蔚来汽车科技(安徽)有限公司申请的专利基于循环卷积神经网络的周车行为识别与轨迹预测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：CN116080681B 。

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：202211705303.4，技术领域涉及：B60W60/00；该发明授权基于循环卷积神经网络的周车行为识别与轨迹预测方法是由高洪波;何希;朱菊萍;沈达;苏慧萍;谢岳松;姚卯青设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于循环卷积神经网络的周车行为识别与轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于循环卷积神经网络的周车行为识别与轨迹预测方法，属于智能驾驶领域。包括以下步骤：步骤1：针对自动驾驶车辆行驶环境，采集车辆相关数据；步骤2：基于采集的数据集，对车辆行为、道路环境、行人骑行人行为建模，构建基于矢量表示的人‑车‑路耦合关系模型；步骤3：基于人‑车‑路耦合关系模型，利用长短期记忆网络对目标车辆进行行为模式识别；步骤4：结合人‑车‑路耦合关系模型和车辆行为识别结果，基于卷积神经网络，实现目标车辆的轨迹预测。与现有技术相比，本发明的积极效果是：本发明有效地提高了自动驾驶车辆对周围车辆行为识别与轨迹预测的准确性，增强了自动驾驶车辆行驶的高效性与安全性。

本发明授权基于循环卷积神经网络的周车行为识别与轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于循环卷积神经网络的周车行为识别与轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：针对自动驾驶车辆行驶环境，采集车辆相关数据； 步骤2：基于采集的数据集，对车辆行为、道路环境、行人骑行人行为建模，构建基于矢量表示的人-车-路耦合关系模型； 步骤3：基于人-车-路耦合关系模型，利用长短期记忆网络对目标车辆进行行为模式识别； 步骤4：结合人-车-路耦合关系模型和车辆行为识别结果，基于卷积神经网络，实现目标车辆的轨迹预测； 所述步骤2包括： 1车辆行为包括车辆的轨迹信息，道路环境包括车道线位置、斑马线位置等信息，行人骑行人行为包括行人骑行人的轨迹信息； 2采用矢量表示方法，将车辆行为、道路环境、行人骑行人行为按不同类别分别建立不同矢量节点，具体为： 包括矢量节点的特征信息，包括矢量的起点坐标，终点坐标，对应的属性特征，包括对象类型、轨迹的时间戳、道路特征类型或车道的速度限制，以及对应不同类别的整数ID，同一类别的所有矢量节点通过拼接操作组成，；其中，，表示同一类别的最大矢量节点数； 多个同类别的不同节点特征信息通过聚合、拼接关系操作建立多个内部关系节点子图，其公式如下： 其中，表示第层节点子图的节点特征信息，，是输入特征信息，是聚合节点连接的所有邻居节点信息，选择最大池化操作，则表示节点与其邻居节点之间的关系，选择拼接操作即可，表示第层节点子图的节点特征信息； 多个不同类别的节点子图经过池化得出多个不同节点子图特征信息，其公式如下： 其中，表示矢量节点总共层的特征信息集合，为不同类别的节点子图特征信息 3基于图神经网络，为每种类别建立其内部的节点子图，进而建立不同类别之间的全局交互图，公式如下： 其中，表示不同类别的节点子图特征信息集合，是对应的一层图神经网络，表示不同类别的全局交互图特征信息集合； 最终，获取车-路、车-人、车-车之间的交互矢量化关系，构建基于矢量表示的人-车-路耦合关系模型。

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中国科学技术大学;蔚来汽车科技(安徽)有限公司，其通讯地址为：230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号；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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