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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利面向端到端自动驾驶测试的多模态事故场景库构建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：CN120804360B 。

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：202511308935.0，技术领域涉及：G06F16/71；该发明授权面向端到端自动驾驶测试的多模态事故场景库构建方法是由赵健;李文旭;朱冰;张培兴;黄殷梓设计研发完成，并于2025-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向端到端自动驾驶测试的多模态事故场景库构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于自动驾驶测试技术领域，具体的说是一种面向端到端自动驾驶测试的多模态事故场景库构建方法。具体包括以下步骤：步骤一、基于MCAT‑BiLSTM‑CRF算法对文本信息进行提取；步骤二、对本体论架构进行设计，利用知识图谱存储事故场景信息，得到事故文本知识库；步骤三、基于HyCon‑Sg‑Net算法对事故场景要素组合进行衍生扩展；步骤四、对Open‑Sora模型进行强化微调，实现文本知识库到事故视频数据库的模态转换，从而构建得到多模态事故场景库；本发明可用于测试端到端自动驾驶汽车在极端事故场景下的性能表现，显著提高自动驾驶算法对于极端事故场景的适应能力。

本发明授权面向端到端自动驾驶测试的多模态事故场景库构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向端到端自动驾驶测试的多模态事故场景库构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、基于MCAT-BiLSTM-CRF算法对文本信息进行提取； 首先对事故文本描述进行预处理，包括文本大小写转换、冗余符号删除与替换、代词替换三个步骤，然后构建MCAT-BiLSTM-CRF算法实现事故文本描述中关键信息的提取； 步骤二、对本体论架构进行设计，利用知识图谱存储事故场景信息，得到事故文本知识库； 将事故场景以场景要素组合的形式描述，然后设计本体论架构，将事故场景本体信息内容分为关键信息元数据、附加信息元数据两部分，形成本体概念层，进而根据提取得到的事故场景关键信息，按照本体论架构中实体的关联性将信息存储于数据应用层中，本体概念层与数据应用层相互映射，共同形成知识图谱存储与管理架构； 步骤三、基于HyCon-Sg-Net算法对事故场景要素组合进行衍生扩展； 将知识图谱中存储的场景要素组合序列进行编码映射，以满足衍生算法的输入格式，进而构建HyCon-Sg-Net衍生算法对事故场景要素组合进行扩展，在步骤二的基础上，得到拓展的事故场景文本知识库； 步骤四、对Open-Sora模型进行强化微调，实现文本知识库到事故视频数据库的模态转换，从而构建得到多模态事故场景库； 首先构建Open-Sora微调数据集，并对微调数据集的文本提示词进行细化，作为基础微调Open-Sora模型；基于步骤三构建的事故场景文本知识库，根据预期生成目标在文本知识库中查询事故场景条目，并利用基于规则的事故信息组合方法，生成初始文本提示词Tinit，进而利用ChatGPT-4o大语言模型，将初始提示词Tinit扩展为强化提示词Tenhance，引导微调后的Open-Sora模型生成事故视频，实现事故文本知识库到事故视频数据的模态转换。

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