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龙图腾网获悉深圳觉明人工智能有限公司申请的专利一种基于视觉模型的智能驾驶轨迹确定方法、设备及介质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：CN120451931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510950686.9，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于视觉模型的智能驾驶轨迹确定方法、设备及介质是由胡钞峻设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉模型的智能驾驶轨迹确定方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及驾驶轨迹生成技术领域，揭露了一种基于视觉模型的智能驾驶轨迹确定方法、设备及介质，所述方法包括：获取目标车辆的预设方向的道路视觉图像，对道路视觉图像进行语义分割，得到若干个语义视觉信息，提取道路视觉图像的弱几何特征，并根据语义视觉信息和弱几何特征构建场景语义图，对场景语义图的可通行区域进行中心轴线动态识别，并根据识别出的中心轴线生成若干个候选驾驶轨迹，对候选驾驶轨迹的可通行性进行分析，得到可通行概率，根据可通行概率对候选驾驶轨迹进行最优轨迹筛选，得到目标车辆的目标驾驶轨迹。本发明设计了一种当车道线不可用或不可靠时，通过其他视觉要素可以进行有效轨迹确定。

本发明授权一种基于视觉模型的智能驾驶轨迹确定方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉模型的智能驾驶轨迹确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标车辆的预设方向的道路视觉图像，对所述道路视觉图像进行语义分割，得到若干个语义视觉信息； 将所述道路视觉图像转换为视觉灰度图像，对所述视觉灰度图像进行噪声抑制，得到平滑灰度图像，计算所述平滑灰度图像的水平梯度和垂直梯度，并根据所述水平梯度和所述垂直梯度生成梯度幅值图，对所述梯度幅值图进行边缘检测，得到弱几何响应图，对所述弱几何响应图进行卷积编码，得到几何特征图编码，对所述几何特征图编码进行均值池化，并提取池化后的几何特征图的通道摘要，根据所述通道摘要生成注意力权重，利用所述注意力权重对所述几何特征图编码进行特征加权强化，得到弱几何特征； 其中，所述对所述梯度幅值图进行边缘检测，得到弱几何响应图，包括：对所述梯度幅值图进行非极大值抑制，得到局部最大值像素点，根据小于预设边缘检测阈值的所述局部最大值像素点生成弱几何响应图； 获取语义实体类型，根据所述语义视觉信息和对应的所述语义实体类型生成语义标注图，根据所述弱几何特征生成几何引导图，根据所述语义标注图和所述几何引导图生成引导权重图，根据所述引导权重图对所述语义标注图进行结构引导调整，得到更新语义图，对所述更新语义图进行反卷积，得到语义结构图，将所述几何引导图中连接路径作为场景边，将所述语义结构图中的语义节点作为场景节点，根据所述场景边和所述场景节点生成场景语义图； 对所述场景语义图的可通行区域进行中心轴线动态识别，并根据识别出的中心轴线生成若干个候选驾驶轨迹； 对所述候选驾驶轨迹的可通行性进行分析，得到可通行概率； 根据所述可通行概率对所述候选驾驶轨迹进行最优轨迹筛选，得到所述目标车辆的目标驾驶轨迹。

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