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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利融合大语言模型与热力图注意力的在线矢量地图构建方法及电子设备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：CN120538489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510598174.0，技术领域涉及：G01C21/00；该发明授权融合大语言模型与热力图注意力的在线矢量地图构建方法及电子设备是由崔志勇;闫子阳;李睿楷;姜涵;范一哲;镡昊;任毅龙;于海洋设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合大语言模型与热力图注意力的在线矢量地图构建方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供的融合大语言模型与热力图注意力的在线矢量地图构建方法及电子设备，包括获得多摄像头采集的图像并提取图像的特征图后将特征图转换为BEV特征，通过池化操作对BEV特征进行优化；对优化后的BEV特征分离动态对象和静态对象和标注语义类别得到BEV语义特征并结合大语言模型的知识库对BEV语义特征进行语义增强；用语义增强后的BEV语义特征生成热力图并在热力图中生成查询点，利用BEV语义特征和查询点构建矢量地图；对矢量地图进行质量评估并基于评估结果进行误差优化。本发明能够针对复杂动态环境，通过优化多视角图像的特征融合能力，精准区分静态对象与动态对象，提升对环境的语义理解能力，来构建出高精度的矢量地图。

本发明授权融合大语言模型与热力图注意力的在线矢量地图构建方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种融合大语言模型与热力图注意力的在线矢量地图构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获得多摄像头采集的图像并提取所述图像的特征图； 将所述特征图转换为BEV特征，并通过池化操作对所述BEV特征进行优化； 对优化后的BEV特征进行占用网格分析来分离动态对象和静态对象，并通过语义分割来识别所述BEV特征中的语义类别；基于所述动态对象和静态对象以及所述语义类别对所述BEV特征进行语义特征编码，得到所述BEV语义特征；通过自注意力机制从所述BEV语义特征确定语义显著区域；通过交叉注意力机制对所述语义显著区域的BEV语义特征和知识库中与交通语义关联的向量表示进行融合，得到语义增强后的BEV语义特征； 从所述BEV语义特征中筛选出关键地图元素；将同一类型关键地图元素对应的像素区域进行优化，得到高置信度区域；统计每个所述高置信度区域周围的关键地图元素个数，并将所述关键地图元素个数作为所述高置信度区域的密度，生成所述热力图；确定所述热力图中的感兴趣区域，并在所述感兴趣区域内生成若干个采样点来作为查询点，利用所述BEV语义特征和所述查询点构建矢量地图； 对所述矢量地图进行质量评估并基于评估结果进行误差优化。

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