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龙图腾网获悉东南大学申请的专利一种目标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：CN115797892B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211531212.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种目标轨迹预测方法是由李煊鹏;薛启凡;卢一凡;李晟屹设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标轨迹预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种目标轨迹预测方法，步骤如下：根据目标历史轨迹，利用差分和编码提取多层次运动特征和相应训练标签；依据多层次运动特征建立配对交互图，计算基于运动‑交互的点积注意力；根据所获得的点积注意力和多层次运动特征计算得到轨迹编码，从时间、空间和运动特征维度进行解码获得预测轨迹；在训练过程中结合解码轨迹和训练标签进行反向传播训练，在测试推理过程中输出目标未来时刻的预测位置轨迹。本发明利用目标轨迹，构建提取复杂场景下目标之间的交互行为；从时间、空间和运动特征多个维度实现对目标未来轨迹的预测，与现有方法相比，具有更高的预测精度。

本发明授权一种目标轨迹预测方法在权利要求书中公布了：1.一种目标轨迹预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 1建立对偶的多层级运动特征模型训练和推理方法；利用运动提取器将输入的场景中所有目标轨迹进行差分和编码得到多层级运动特征；在训练过程中，针对作为训练标签的目标轨迹采取相同操作获取多层级训练标签； 2利用1中提取得到的多层级运动特征，建立场景内目标的配对交互图；计算基于运动-交互的点积注意力值，结合多层级运动特征计算得到轨迹编码； 3利用立体解码器，从时间、空间和特征维度上进行解码；空间上计算不同目标假设性预测轨迹对其他目标的影响；特征维度上计算高层级特征对低层级特征的影响； 所述步骤3中，特征维度上，解码器的循环单元中的低层级特征单元的计算依赖于更高层级的特征单元具体如下： 其中包含运动特征维度δ+1→δ的解码，代表编码器得到的轨迹编码，代表相对于前一时刻的系统状态，代表相对于的高层级隐变量； 空间维度上，解码单个目标i在t时刻的轨迹Yi,t时，计算其余目标Ωi在t-1时刻解码过程中生成的假设性轨迹对于目标i的运动-交互影响； 空间维度代表其余目标假设性预测轨迹的隐变量计算如下： 其中αij,0代表步骤2中提取的运动-交互注意力，代表其余目标在解码过程中获得的假设性预测轨迹。

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