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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利知识与数据混合驱动的视野遮挡潜在危险场景认知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：CN116486375B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310444715.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权知识与数据混合驱动的视野遮挡潜在危险场景认知方法是由周劲草;王源;傅卫平;李睿;杨世强设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本知识与数据混合驱动的视野遮挡潜在危险场景认知方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种知识与数据混合驱动的视野遮挡潜在危险场景认知方法，步骤包括：步骤1、感知场景图像信息、位置时间信息；步骤2、检测场景目标；步骤3、生成场景图；步骤4、进行知识图谱多跳推理，获取场景中的潜在隐性信息；步骤5、利用Bert模型进行特征编码，得到作为数据驱动输入的向量矩阵；步骤6、基于ST‑GCN实现场景认知，把完成特征编码的向量矩阵输入到ST‑GCN模型中，得到场景认知的最终结果，即成。本发明的方法，相较于单纯基于道路场景图像信息进行场景认知具有更好的迁移性和泛化性，考虑了潜在危险场景宏微观时空构成因素之间耦合关系对场景认知的影响，能够更完整准确的认知当前潜在危险场景。

本发明授权知识与数据混合驱动的视野遮挡潜在危险场景认知方法在权利要求书中公布了：1.一种知识与数据混合驱动的视野遮挡潜在危险场景认知方法，其特征在于，按照以下步骤具体实施： 步骤1、感知场景图像信息、位置时间信息， 具体是：应用车载相机感知一定时序间隔的实时场景照片、应用车载GPS感知场景所处的GPS信息，同时应用百度API对获得的实时场景照片和GPS信息进行处理，获得所需要的位置和时间信息； 步骤2、检测场景目标， 通过YOLOv8算法检测出场景中交通参与者的显性特征信息，包括参与者及其属性信息； 步骤3、生成场景图， 基于PSG模型全面输出图像中的所有关系，并用准确的分割块来定位物体；所有关系包括物体与物体间关系、物体与背景间关系、背景与背景间关系； 基于这些特征信息和关系生成场景图，并把这些信息以SPO三元组方式进行存储；SPO三元组包括实体、关系、实体； 步骤4、进行知识图谱多跳推理， 采用知识图谱多跳推理方法，对场景图中表示的实体及关系信息进行类人化知识推理，获取场景中的潜在隐性信息； 步骤5、利用Bert模型进行特征编码， 整合场景的显性和隐性信息并进行基于Bert模型的特征编码，得到作为数据驱动输入的向量矩阵； 把遮挡区域、高人流区域、高峰时间段、交通参与者的信息转化为特征向量，来构建特征矩阵； 步骤6、基于ST-GCN实现场景认知， 以场景特征矩阵为输入，来实现对当前场景的潜在危险类型分类，由高人流区域、高峰时间段、交通参与者以及鬼探头特征编码后，把完成特征编码的向量矩阵输入到ST-GCN模型中，得到场景认知的最终结果。

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