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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种面向复杂动态交通场景的多车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：CN121148174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511687989.2，技术领域涉及：G08G1/0967；该发明授权一种面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测方法是由汪勤政;别一鸣设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测方法在说明书摘要公布了：一种面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测方法，本发明属于智能交通与自动驾驶技术领域，具体涉及面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测方法。本发明的目的是解决现有模型在面向复杂动态交通场景时多车轨迹预测准确率低的问题。过程为：提取某一交通场景中所有车辆在连续历史时间段内的状态信息；构建面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测模型；面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测模型依次包括多尺度交互时空编码模块和目标条件流匹配轨迹生成解码模块；基于总损失函数获得训练好的多车轨迹预测模型；获取某一交通场景中车辆当前时刻连续历史时间段的状态信息；基于训练好的多车轨迹预测模型获得车辆预测时间段的轨迹。

本发明授权一种面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测方法，其特征在于：所述方法具体过程为： 步骤1、提取某一交通场景中所有车辆在连续历史时间段内的状态信息； 步骤2、构建面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测模型； 所述面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测模型的处理过程包括： 步骤21、将状态信息输入多尺度交互时空编码模块，多尺度交互时空编码模块输出历史编码特征； 多尺度交互时空编码模块依次包括1个初始特征维度提升模块、个多尺度时空交互模块和全局依赖捕捉与驾驶意图时序精炼模块； 步骤22、将多尺度交互时空编码模块输出的历史编码特征输入目标条件流匹配轨迹生成解码模块，目标条件流匹配轨迹生成解码模块输出车辆预测时间段的轨迹，车辆预测时间段的轨迹作为面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测模型的输出； 步骤3、构建总损失函数，基于总损失函数对面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测模型进行训练，获得训练好的面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测模型； 步骤4、获取某一交通场景中车辆当前时刻连续历史时间段的状态信息；基于训练好的面向复杂动态交通场景的多车轨迹预测模型获得车辆预测时间段的轨迹。

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吉林大学，其通讯地址为：130023 吉林省长春市南关区人民大街5899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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