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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所;腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利交通图谱生成方法、装置、设备、存储介质及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：CN119106159B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202410893513.3，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权交通图谱生成方法、装置、设备、存储介质及程序产品是由殷飞;郭云飞;刘成林;燕旭东;薛涛;梅树起设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本交通图谱生成方法、装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种交通图谱生成方法、装置、设备、存储介质及程序产品，应用于图像处理技术领域。该方法包括：获取交通场景图像的图像特征，所述图像特征为多尺度特征图；根据所述图像特征确定所述交通场景图像中的地面元素信息和交通标志边界框，并确定所述交通标志边界框中的组件信息；确定所述地面元素信息、所述组件信息中各元素之间的关系属性；基于所述地面元素信息、所述组件信息以及所述关系属性生成交通图谱。

本发明授权交通图谱生成方法、装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种交通图谱生成方法，其特征在于，包括： 获取交通场景图像的图像特征，所述图像特征为多尺度特征图； 根据所述图像特征确定所述交通场景图像中的地面元素信息和交通标志边界框，并确定所述交通标志边界框中的组件信息； 确定所述地面元素信息、所述组件信息中各元素之间的关系属性； 基于所述地面元素信息、所述组件信息以及所述关系属性生成交通图谱； 所述根据所述图像特征确定所述交通场景图像中的地面元素信息和交通标志边界框，并确定所述交通标志边界框中的组件信息，包括： 将所述多尺度特征图输入宏观感知模块，得到所述地面元素信息和所述交通标志边界框，所述地面元素信息包括道路掩码和车道掩码； 将所述交通标志边界框输入微观感知模块，得到所述组件信息，所述组件信息包括组件类别和组件位置； 其中，所述宏观感知模块和所述微观感知模块均采用Transformer解码器结构； 所述宏观感知模块的解码器，用于： 通过多头自注意力机制对宏查询执行特征更新； 通过前馈网络对更新后的宏查询进行变换，得到目标宏查询； 根据所述目标宏查询进行掩码预测； 所述微观感知模块的解码器中的每个查询目标均对应一个锚框，所述锚框通过正弦位置编码被嵌入为位置特征，用于协助所述微观感知模块的解码器进行自注意力和交叉注意力的融合。

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